测量平差中总体最小二乘法

浅谈测量平差中的总体最小二乘法

【摘要】本文主要讨论了总体最小二乘法的基本原理，常见的奇异值分解解算方法以及基于此方法的数值算法。

【关键词】最小二乘；总体最小二乘；奇异值分解；tls算法

作者简介：蒲正川，男，助教，研究方向为建筑工程测量。

张衍林，男，研究方向为建筑工程管理。

最小二乘法是测量平差中最为经典的数据处理方法，其总是认为测量误差只是包含在观测向量当中，而系数矩阵是不包含任何误差的常系数矩阵。这个默认的假设不符合实际情况，由于模型误差、测量误差以及人为误差等等情况造成系数矩阵也包含有误差，这便是统计学中常说的evi模型。tls基本原理在19世纪就已经提出[1,2]，但直到20世纪70年代末80年代初才由g.golub和 c.van loan将其命名为total least squares（tls），即总体最小二乘法[3,4]，这便开始了tls问题在数字分析领域的发展。最近几年tls 在测量数据处理中得到了快速的发展，可参看文献[5,6]。介于此，本文分析了总体最小二乘问题的基本原理以及解算方法以及对应

的算法。

1.总体最小二乘基本原理

总体最小二乘是经典最小二乘在考虑系数矩阵受误差因素影响

条件下的一种自然扩展。经典最小二乘就是利用m个观测值在误差平方和最小原则下求取n个参数和m个观测值本身的最可靠值。如下：ax=b

最小二乘法在系统辨识中的应用

最小二乘法在系统辨识中的应用 王文进 控制科学与控制工程学院 控制理论与控制工程专业 2009010211 摘要：在实际的工程中，经常要对一个系统建立数学模型。很多时候，要面对一个未知的系统，对于这些未知系统，我们所知道的仅仅是它们的一些输入输出数据，我们要根据这些测量的输入输出数据，建立系统的数学模型。由此诞生了系统辨识这门科学，系统辨识就是研究怎样利用对未知系统的输入输出数据建立描述系统的数学模型的科学。系统辨识在工程中的应用非常广泛，系统辨识的方法有很多种，最小二乘法是一种应用及其广泛的系统辨识方法。本文主要讲述了最小二乘估计在系统辨识中的应用。 首先，为了便于介绍，用一个最基本的单输入单输出模型来引入系统辨识中的最小二乘估计。 例如：y = ax + （1） 其中：y、x 可测，为不可测的干扰项，a未知参数。通过N 次实验，得到测量数据y k和x k ，其中k=1、2、3、…，我们所需要做的就是通过这N次实验得到的数据，来确定未知参数a 。在忽略不可测干扰项的前提下，基本的思想就是要使观测点y k和由式（1）确定的估计点y的差的平方和达到最小。用公式表达出来就是要使J最小： 确定未知参数a的具体方法就是令： J a = 0 , 导出 a 通过上面最基本的单输入单输出模型，我们对系统辨识中的最小二乘法有了初步的了解，但在实际的工程中，系统一般为多输入系统，下面就用一个实际的例子来分析。在接下来的表述中，为了便于区分，向量均用带下划线的字母表示。 水泥在凝固过程中，由于发生了一系列的化学反应，会释放出一定的热量。若水泥成分及其组成比例不同，释放的热量也会不同。 水泥凝固放热量与水泥成分的关系模型如下： y = a0+ a1x1+…+ a n x n + 其中，y为水泥凝固时的放热量（卡/克）；x1~x2为水泥的几种成分。

水准测量一般步骤

第二章 水准测量 高程是确定地面点位置的要素之一，在工程建设的设计、施工与管理等阶段都具有十分重要的作用。测定地面点高程的工作称为高程测量。高程测量按所使用的仪器和施测方法不同，主要有水准测量和三角高程测量等。水准测量是高程测量中最常用的一种方法。本章主要介绍水准测量原理、水准仪的构造及其使用、水准测量的施测方法与成果整理以及仪器的检验与校正等内容。 2-1 水准测量原理 水准测量不是直接测定地面点的高程，而是测出两点间的高差。即在两个点上分别竖立水准尺，利用水准测量的仪器提供的一条水平视线，瞄准并在水准尺上读数，求得两点间的高差，从而由已知点高程推求未知点高程。 如图2-1所示，设已知A 点高程为A H ，用水准测量方法求未知点B 的高程B H 。在A 、 B 两点中间安置水准仪，并在A 、B 两点上分别竖立水准尺，根据水准仪提供的水平视线 在A 点水准尺上读数为a ，在B 点的水准尺上读数为b ，则A 、B 两点间的高差为： b a h AB -= （2-1） 图2-1 水准测量原理 设水准测量是由A 点向B 点进行，如图2-1中箭头所示，则规定A 点为后视点，其水 准尺读数a 为后视读数；B 点为前视点，其水准尺读数b 为前视读数。由此可见，两点之间的高差一定是“后视读数”减“前视读数”。如果a >b ，则高差AB h 为正,表示B 点比A 点高；如果a

系统辨识

一、 最小二乘法（LS ） 辨识系统Z(K+2)=1.5*Z(K+1)-0.7*Z(k)+u(K+1)+0.5*u(k)+v(k) 辨识参数 L T L L T L LS y X X X 1)(-Λ =θ 其中 MAT 程序 >> x=[0 1 0 1 1 0 1 1 1]; >> n=403; >> M=[]; >> for i=1:n temp=xor(x(4),x(9)); M(i)=x(9); for j=9:-1:2 x(j)=x(j-1); end x(1)=temp; end >> v=randn(1,400); >> z=[]; >> z(1)=-1; >> z(2)=0; >> for i=3:402 z(i)=1.5*z(i-1)-0.7*z(i-2)+M(i-1)+0.5*M(i-2)+v(i-2); end >> H=zeros(400,4); >> for i=1:400 H(i,1)=-z(i+1); H(i,2)=-z(i); H(i,3)=M(i+1); H(i,4)=M(i); end >> Estimate=inv(H'*H)*H'*(z(3:402))' 辨识参数为： Estimate = -1.4916

1.0364 0.4268 >> 二、最小二乘递推法（RLS） 辨识Z(K+2)=1.5*Z(K+1)-0.7*Z(k)+u(K+1)+0.5*u(k)+v(k) 递推公式： 其中： MATLAB程序： >> x=[0 1 0 1 1 0 1 1 1]; n=403; M=[]; for i=1:n temp=xor(x(4),x(9)); M(i)=x(9); for j=9:-1:2 x(j)=x(j-1); end x(1)=temp; end v=randn(1,400); z=[]; z(1)=-1; z(2)=0; for i=3:402 z(i)=1.5*z(i-1)-0.7*z(i-2)+M(i-1)+0.5*M(i-2)+v(i-2); end P=100*eye(4); Pstore=zeros(4,401); >> Pstore(:,1)=[P(1,1),P(2,2),P(3,3),P(4,4)]; >> Theta=zeros(4,401); Theta(:,1)=[3;3;3;3]; >> K=[10;10;10;10];

三四等水准测量步骤

三、四等水准测量 控制测量除了要完成平面控制测量外，还要进行高程控制测量。小区域地形测图或施工测量中，多采用三、四等水准测量作为高程控制测量的首级控制。 一、三、四等水准测量(leveling)的技术要求 1、高程系统：三、四等水准测量起算点的高程一般引自国家一、二等水准点，若测区附近没有国家水准点，也可建立独立的水准网，这样起算点的高程应采用假定高程。 2、布设形式：如果是作为测区的首级控制，一般布设成闭合环线；如果进行加密，则多采用附合水准路线或支水准路线。三、四等水准路线一般沿公路、铁路或管线等坡度较小、便于施测的路线布设。 3、点位的埋设：其点位应选在地基稳固，能长久保存标志和便于观测的地点，水准点的间距一般为1—1．5km，山岭重丘区可根据需要适当加密，一个测区一般至少埋设三个以上的水准点。 4、三、四等及五等水准测量的精度要求和技术要求列于表中。

二、三、四等水准测量的观测方法 三、四等水准测量观测应在通视良好、望远镜成像清晰及稳定的情况下进行。一般采用一对双面尺。 1、三等水准一个测站的观测步骤：（后-前-前-后；黑-黑-红-红） （1）照准后视尺黑面，精平，分别读取上、下、中三丝读数，并记为（1）、（2）、（3）。 （2）照准前视尺黑面，精平，分别读取上、下、中三丝读数，并记为（4）、（5）、（6）。 （3）照准前视尺红面，精平，读取中丝读数，记为（7） （4）照准后视尺红面，精平，读取中丝读数，记为（8） 这四步观测，简称为“后一前一前一后(黑一黑一红一红)”，这样的观测步骤可消除或减弱仪器或尺垫下沉误差的影响。对于四等水准测量，规范允许采用“后一后一前一前（黑一红一黑一红)”的观测步骤。

系统辨识最小二乘参数估计matlab

最小二乘参数估计 摘要： 最小二乘的一次性完成辨识算法（也称批处理算法），他的特点是直接利用已经获得的所有（一批）观测数据进行运算处理。这种算法在使用时，占用内存大，离线辨识，观测被辨识对象获得的新数据往往是逐次补充到观测数据集合中去的。在应用一次完成算法时，如果要求在每次新增观测数据后，接着就估计出系统模型的参数，则需要每次新增数据后要重新求解矩阵方程()Z l T l l T l ΦΦΦ-∧=1θ。 最小二乘辩识方法在系统辩识领域中先应用上已相当普及，方法上相当完善，可以有效的用于系统的状态估计，参数估计以及自适应控制及其他方面。 关键词： 最小二乘（Least-squares ），系统辨识（System Identification ） 目录： 1.目的 (1) 2.设备 (1) 3引言 (1) 3.1 课题背景 (1) 4数学模型的结构辨识 (2) 5 程序 (3) 5.1 M 序列子函数 ................................................................................. 错误！未定义书签。 5.2主程序............................................................................................... 错误！未定义书签。 6实验结果： ................................................................................................................................... 3 7参考文献： ................................................................................................. 错误！未定义书签。 1.目的 1.1掌握系统辨识的理论、方法及应用 1.2熟练Matlab 下最小二乘法编程 1.3掌握M 序列产生方法 2.设备 PC 机1台（含Matlab 软件） 3引言 3.1 课题背景 最小二乘理论是有高斯（K.F.Gauss ）在1795年提出：“未知量的最大可能值是这样一个数值，它使各次实际观测值和计算值之间的差值的平方乘以度量其精度的数值以后的和最小。”这就是最小二乘法的最早思想。 最小二乘辨识方法提供一个估算方法，使之能得到一个在最小方差意义上与实验数据最

四等水准测量步骤简述

四等水准测量步骤简述 一、目的和要求 （1）进一步熟练水准仪的操作，掌握用双面水准尺进行四等水准测量的观测、记录与计算方法。 （2）熟悉四等水准测量的主要技术指标，掌握测站及线路的检核方法。 视线高度：三丝能读数；视线长度≤80m；前后视距差≤3m；前后视距累积差≤10m；红黑面读数差≤3mm ；红黑面高差之差≤5mm；观测次数：与已知点联测是往返各一次，闭合路线是往一次；附和或闭合路线闭合差往返较差：±20√L 二、水准测量原理 水准测量是利用水准仪提供的一条水平视线，对竖立的两观测点上的水准尺进行读数，来测定地面两点之间的高差，再由已知点推算出未知点的高程。如下图，欲测定A、B两点上的高差h，可在A、B两点上分别竖立水准尺，并在A、B两点之间安置一台水准仪。根据仪器的水平视线，在A尺上读数，设为a，在B尺上读数，设为b，则A、B两点之间的高差为 h=a-b 三、仪器和工具 水准仪1台，双面水准尺2支，尺垫2个 DS 3

四、方法与步骤 1、了解四等水准测量的方法 双面尺法四等水准测量是在小地区布设高程控制网的常用方法，是在每个测站上安置一次水准仪，但分别在水准尺的黑、红两面刻划上读数，可以测得两次高差，进行测站检核。除此以外，还有其他一系列的检核。 2、四等水准测量的实验 （1）从某一水准点出发，选定一条闭合水准路线。路线长度200~400米，设置4~6站，视线长度50m以内 （2）安置水准仪的测站至前、后视立尺点的距离，应该用步测使其相等。在每一测站，按下列顺序进行观测： 后视水准尺黑色面，读上、下丝读数，精平，读中丝读数； 前视水准尺黑色面，读上、下丝读数，精平，读中丝读数； 前视水准尺红色面，精平，读中丝读数； 后视水准尺红色面，精平，读中丝读数 （3）记录者在“四等水准测量记录”表中按表头表明次序⑴~⑻记录各个读数，⑼~ ⒃为计算结果： 后视距离⑼=100×{ ⑴-⑵ } 前视距离⑽=100×{ ⑷-⑸ } 视距之差⑾=⑼-⑽ 前、后视距累积差⑿=上站⑿+本站⑾ 前视尺黑红面读数差（13）=K前+（6）-（7） 后视尺黑红面读数差（14）=K后+（3）-（8） 红黑面差⒀=⑹+K-⑺，（K=4.687或4.787） ⒁=⑶+K-⑻ 黑面高差⒂=⑶-⑹ 红面高差⒃=⑻-⑺ 高差之差⒄=⒂-⒃=⒁-⒀±0.1 平均高差⒅=1/2{ ⒂+⒃ }

二等水准测量方法与步骤

二等水准测量方法与步骤Last revision on 21 December 2020

二等水准测量方法与步骤 （1）从实验场地的某一水淮点出发，选定一条闭合水准路线；或从一个水准点出发至另一水淮点，选定一条附合水准路线。路线长度为2000－3000m。 (2) 安置水准仪的测站至前、后视立尺点的距离，应该量距使其相等，其观测次序如下：往测奇数站的观测程序：后前前后；往测偶数站的观测程序：前后后前；返测奇数站的观测程序：前后后前；返测偶数站的观测程序：后前前后； （3）手薄记录和计算见表“二等水准测量记录”中按表头的次序次序(1)－(8)、(9)一(10)为计算结果：后视距离(9)＝100×（(1)-(2)) 前视距离(10)＝100×（(5)-(6)）视距之差(11)＝(9)－(10) 视距累计差（12）＝上站（12）十本站（11）基辅分划差（13）＝（4）＋K －（7），(k＝30155或60655视标尺而定) （14）＝（3）＋K －（8）基本分划高差（15）＝（3）－（4），辅助分划高差（16）＝（8）－（7）高差之差（17）＝（14）－（13）＝（15）－（16）平均高差（18）＝{（15）＋（16）}/2 每站读数结束记录（1）－（8），随即进行各项计算（9）一（10），并按上表进行各项检查后，满足如下限差后，才能搬站。 (4) 依次设站，用相同的方法进行观测，直至线路终点，计算线路的高差闭合差，按二等水准测量的规定，线路高差闭合差的容许值±4。 水准测量作业技术要求

之差 m m 点 高差 之 差 mm 段 往返测 高 差 不符值 二 DS1,D S05 <= 50 < =1 < =3 > <= <= < =1 ±4 注： K——测段、区段或路线长度，km；测自-______至________ 20 年月日时间始______时______分末______时______ 分成像_____________ 温度____________云量 ______________ 风向风速_____________ 天气____________土质______________ 太阳方向______________ 测 站编号后 视 下 丝前 视 下 丝 方 向 及 尺 号 标尺读数 基 ＋K 减 辅 备 注上 丝 上 丝 后距前距 基 本分划 辅助分划 视距差d 视距差累计 (1) (5) 后(3) (8) (13) (2) (6) 前(4) (7) (14) (9) (10) 后 －前 (15) (16) (17) (11) (12) h (18) 后 前 后 －前 h 后 前 后 －前 h （5）内业计算内业计算包括水准测量的概算与平差计算。其概算包括水准尺每米长度误差改正；正常水准面不平行改正；重力异常改正（一般不作

2003版系统辨识最小二乘法大作业

西北工业大学系统辩识大作业 题目：最小二乘法系统辨识

一、 问题重述： 用递推最小二乘法、加权最小二乘法、遗忘因子法、增广最小二乘法、广义最小二乘法、辅助变量法辨识如下模型的参数 离散化有 z^4 - 3.935 z^3 + 5.806 z^2 - 3.807 z + 0.9362 ---------------------------------------------- = z^4 - 3.808 z^3 + 5.434 z^2 - 3.445 z + 0.8187 噪声的成形滤波器 离散化有 4.004e-010 z^3 + 4.232e-009 z^2 + 4.066e-009 z + 3.551e-010 ----------------------------------------------------------------------------- = z^4 - 3.808 z^3 + 5.434 z^2 - 3.445 z + 0.8187 采样时间0.01s 要求：1.用Matlab 写出程序代码； 2.画出实际模型和辨识得到模型的误差曲线； 3.画出递推算法迭代时各辨识参数的变化曲线； 最小二乘法: 在系统辨识领域中 ,最小二乘法是一种得到广泛应用的估计方法 ,可用于动态 ,静态 , 线性 ,非线性系统。在使用最小二乘法进行参数估计时 ,为了实现实时控制 ,必须优化成参数递推算法 ,即最小二乘递推算法。这种辨识方法主要用于在线辨识。MATLAB 是一套高性能数字计算和可视化软件 ,它集成概念设计 ,算法开发 ,建模仿真 ,实时实现于一体 ,构成了一个使用方便、界面友好的用户环境 ,其强大的扩展功能为各领域的应用提供了基础。对 4324326.51411.5320120232320 Y s s s s G U s s s s ++++== ++++432 120120232320 E N W s s s s == ++++

线性判别分析LDA

LDA 算法入门 一．LDA 算法概述： 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis , LDA)，也叫做Fisher 线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur 引入模式识别和人工智能领域的。线性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此，它是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大，并且同时类内散布矩阵最小。就是说，它能够保证投影后模式样本在新的空间中有最小的类内距离和最大的类间距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。 二. LDA 假设以及符号说明： 假设对于一个n R 空间有m 个样本分别为12,,m x x x ，即每个x 是一个n 行的矩阵，其中 i n 表示属第 i 类的样本个数，假设一共有 c 个类，则 12i c n n n n m ++++= 。 b S ： 类间离散度矩阵 w S ：类内离散度矩阵 i n ：属于i 类的样本个数 i x ：第i 个样本 u ：所有样本的均值 i u ：类i 的样本均值 三． 公式推导，算法形式化描述 根据符号说明可得类i 的样本均值为： 1 i x classi i u x n ∈= ∑ (1.1)

同理我们也可以得到总体样本均值： 1 1m i i u x m ==∑ (1.2) 根据类间离散度矩阵和类内离散度矩阵定义，可以得到如下式子： ()() 1c T b i i i i S n u u u u ==--∑ (1.3) ()() 1k c T w i k i k i x classi S u x u x =∈=--∑ ∑ (1.4) 当然还有另一种类间类内的离散度矩阵表达方式： ()()() 1 c T b i i i S P i u u u u ==--∑ (1.5) ()()()(){ } 11 (i)(i)E |k c T w i k i k i x classi i c T i i i P S u x u x n P u x u x x classi =∈==--=--∈∑ ∑∑ (1.6) 其中()P i 是指i 类样本的先验概率，即样本中属于i 类的概率()i n P i m =，把 ()P i 代入第二组式子中，我们可以发现第一组式子只是比第二组式子都少乘了1m ，我们将在稍后进行讨论，其实对于乘不乘该1m ，对于算法本身并没有影响，现在我们分析一下算法的思想， 我们可以知道矩阵 ()() T i i u u u u --的实际意义是一个协方差矩阵，这个矩阵 所刻画的是该类与样本总体之间的关系，其中该矩阵对角线上的函数所代表的是该类相对样本总体的方差（即分散度），而非对角线上的元素所代表是该类样本总体均值的协方差（即该类和总体样本的相关联度或称冗余度），所以根据公式（1.3）可知（1.3）式即把所有样本中各个样本根据自己所属的类计算出样本与总体的协方差矩阵的总和，这从宏观上描述了所有类和总体之间的离散冗余程度。同理可以的得出（1.4）式中为分类内各个样本和所属类之间的协方差矩阵之和，它所刻画的是从总体来看类内各个样本与类之间（这里所刻画的类特性是由是类

系统辨识之最小二乘法

方法一、最小二乘一次性算法： 首先对最小二乘法的一次性辨识算法做简要介绍如下： 过程的黑箱模型如图所示： 其中u(k)和z(k)分别是过程的输入输出，)(1-z G 描述输入输出关系的模型，成为过程模型。 过程的输入输出关系可以描述成以下最小二乘格式： )()()(k n k h k z T +=θ （1） 其中z(k)为系统输出，θ是待辨识的参数，h(k)是观测数据向量，n(k) 是均值为0的随机噪声。 利用数据序列{z （k ）}和{h （k ）}极小化下列准则函数： ∑=-=L k T k h k z J 12])()([)(θθ （2） 使J 最小的θ的估计值^ θ，成为最小二乘估计值。 具体的对于时不变SISO 动态过程的数学模型为 )()()()()(11k n k u z B k z z A +=-- （3） 应该利用过程的输入、输出数据确定)(1-z A 和 )(1-Z B 的系数。 对于求解θ的估计值^θ，一般对模型的阶次 a n ， b n 已定，且b a n n >；其次将（3）模 型写成最小二乘格式 )()()(k n k h k z T +=θ （4） 式中 ?????=------=T n n T b a b a b b b a a a n k u k u n k z k z k h ],,,,,,,[)](,),1(),(,),1([)(2121 θ （5）

L k ,,2,1 = 因此结合式（4）（5）可以得到一个线性方程组 L L L n H Z +=θ （6） 其中 ???==T L T L L n n n n L z z z z )](),2(),1([)](),2(),1([ （7） 对此可以分析得出，L H 矩阵的行数为),max(b a n n L -，列数b a n n +。 在过程的输入为2n 阶次，噪声为方差为1，均值为0的随机序列，数据长度)(b a n n L +>的情况下，取加权矩阵L Λ为正定的单位矩阵I ，可以得出： L T L L T L z H H H 1^ )(-=θ （8） 其次，利用在Matlab 中编写M 文件，实现上述算法。 此次算法的实现，采用6阶M 序作为过程黑箱的输入；噪声采用方差为1，均值为0的随机数序列；黑箱模型假设为：y(k)-1.5y(k-1)+0.7y(k-2)=2u(k-1)+0.5u(k-2)，则系统输出为Z(k)-1.5Z(k-1)+0.7Z(k-2)=2U(k-1)+0.5U(k-2)+n （k ）；模型的阶次2,2==b a n n ；数据长度取L=200。 程序清单如下见附录：最小二乘一次性算法Matlab 程序 运行结果如下： 图1 最小二乘一次性算法参数真值与估计值 其中re 为真值，ans 为估计值^ θ 结果发现辨识出的参数与真值之间存在细微误差，这是由于系统噪声以及数据长度L 的限制引起的，最小二乘辨识法是一种无偏估计方法。 方法二、最小二乘递推算法： 最小二乘一次性算法计算量大，并且浪费存储空间，不利于在线应用，由此引出最小

二等水准测量

沉降观测(二等水准测量)实训 一、目的 1、通过一条水准环线的施测，掌握二等精密水准测量的观 测和记录，使所学知识得到一次实际的应用。 ２、熟悉精密水准测量的作业组织和一般作业规程。 二、要求 １、熟悉D S1型水准仪的构造及使用方法,铟瓦尺的读数方法及掌握测量过程中的技术要领; ２、掌握计算环线闭和差。 三、仪器及工具 D S1型精密水准仪一台，铟瓦水准尺一对，尺垫一副，扶杆四根，50m皮尺一把，记录板一块，自备铅笔，小刀和记录手薄。 1、精密水准仪的构造 精密水准仪主要用于国家一、二等水准测量和高精度的工程测量中，例如建筑物沉降观测，大型精密设备安装等测量工作。 精密水准仪的构造与D S 水准仪基本相同，也是由望远镜、 3 水准器和基座三部分组成。其不同之点是：水准管分划值较小，一般为10"/2m m；望远镜放大率较大，一般不小于40倍；望

远镜的亮度好，仪器结构稳定，受温度的变化影响小等。

为了提高读数精度，精密水准仪设有光学测微器，如 所示是其工作原理示意图，它由平行玻璃板、传动杆、测微轮和测微尺等部件组成。平行玻璃板装臵在望远镜物镜前，其旋转轴与平行玻璃板的两个平面相平行，并与望远镜的视准轴成正交。平行玻璃板通过传动杆与测微尺相连。测微尺上有100个分格，它与水准尺上一个分格（1c m或5m m）相对应，所以测微时能直接读到0.1m m（或0.05m m）。当平行玻璃板与视线正交时，视线将不受平行玻璃板的影响，对准水准尺上B处，读数为146（c m）+a。转动测微带动传动杆，使平行玻璃板绕旋转轴俯仰一个小角，这时视线不再与平行玻璃板面垂直，而受平等玻璃板折射的影响，使得视线上下平移。当视线下移对准水准尺上146c m分划时，从测微分划尺上可读出a的数值。 如所示是我国北京测绘仪器厂生产的D S 级水准仪，光学 1 测微器最小读数为0.05m m。

系统辨识最小二乘法大作业 (2)

系统辨识大作业 最小二乘法及其相关估值方法应用 学院：自动化学院 学号： 姓名：日期：

基于最小二乘法的多种系统辨识方法研究 一、实验原理 1.最小二乘法 在系统辨识中用得最广泛的估计方法是最小二乘法(LS)。 设单输入-单输出线性定长系统的差分方程为 (5.1.1) 式中:为随机干扰；为理论上的输出值。只有通过观测才能得到，在观测过程中往往附加有随机干扰。的观测值可表示为 (5.1.2) 式中:为随机干扰。由式(5.1.2)得 (5.1.3) 将式(5.1.3)带入式(5.1.1)得 (5.1.4) 我们可能不知道的统计特性，在这种情况下，往往把看做均值为0的白噪声。 设 (5.1.5) 则式(5.1.4)可写成 (5.1.6) 在观测时也有测量误差，系统内部也可能有噪声，应当考虑它们的影响。因此假定不仅包含了的测量误差，而且包含了的测量误差和系统内部噪声。假定是不相关随机序列(实际上是相关随机序列)。 现分别测出个随机输入值，则可写成个方程，即 上述个方程可写成向量-矩阵形式 (5.1.7) 设 则式(5.1.7)可写为

(5.1.8) 式中：为维输出向量；为维噪声向量；为维参数向量；为测量矩阵。因此式(5.1.8)是一个含有个未知参数，由个方程组成的联立方程组。如果，方程数少于未知数数目，则方程组的解是不定的，不能唯一地确定参数向量。如果，方程组正好与未知数数目相等，当噪声时，就能准确地解出 (5.1.9) 如果噪声，则 (5.1.10) 从上式可以看出噪声对参数估计是有影响的，为了尽量较小噪声对估值的影响。在给定输出向量和测量矩阵的条件下求系统参数的估值，这就是系统辨识问题。可用最小二乘法来求的估值，以下讨论最小二乘法估计。 2.最小二乘法估计算法 设表示的最优估值，表示的最优估值，则有 (5.1.11) 写出式(5.1.11)的某一行，则有 (5.1.12) 设表示与之差，即 - (5.1.13)式中 成为残差。把分别代入式(5.1.13)可得残差。设 则有 (5.1.14) 最小二乘估计要求残差的平方和为最小，即按照指数函数 (5.1.15) 为最小来确定估值。求对的偏导数并令其等于0可得 (5.1.16) (5.1.17)

四等水准测量步骤

三、四等水准测量(2008-10-10 23:27:42) 标签：教育 三、四等水准测量 控制测量除了要完成平面控制测量外，还要进行高程控制测量。小区域地形测图或施工测量中，多采用三、四等水准测量作为高程控制测量的首级控制。 一、三、四等水准测量(leveling)的技术要求 1、高程系统：三、四等水准测量起算点的高程一般引自国家一、二等水准点，若测区附近没有国家水准点，也可建立独立的水准网，这样起算点的高程应采用假定高程。 2、布设形式：如果是作为测区的首级控制，一般布设成闭合环线；如果进行加密，则多采用附合水准路线或支水准路线。三、四等水准路线一般沿公路、铁路或管线等坡度较小、便于施测的路线布设。 3、点位的埋设：其点位应选在地基稳固，能长久保存标志和便于观测的地点，水准点的间距一般为1—1．5km，山岭重丘区可根据需要适当加密，一个测区一般至少埋设三个以上的水准点。 4、三、四等及五等水准测量的精度要求和技术要求列于表中。 二、三、四等水准测量的观测方法 三、四等水准测量观测应在通视良好、望远镜成像清晰及稳定的情况下进行。一般采用一对双面尺。 1、三等水准一个测站的观测步骤：（后-前-前-后；黑-黑-红-红） （1）照准后视尺黑面，精平，分别读取上、下、中三丝读数，并记为（1）、（2）、（3）。 （2）照准前视尺黑面，精平，分别读取上、下、中三丝读数，并记为（4）、（5）、（6）。 （3）照准前视尺红面，精平，读取中丝读数，记为（7） （4）照准后视尺红面，精平，读取中丝读数，记为（8） 这四步观测，简称为“后一前一前一后(黑一黑一红一红)”，这样的观测步骤可消除或减弱仪器或尺垫下沉误差的影响。对于四等水准测量，规范允许采用“后一后一前一前（黑一红一黑一红)”的观测步骤。 2、一个测站的计算与检核：

系统辨识—最小二乘法

最小二乘法参数辨识 1 引言 系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。现代控制理论中的一个分支。通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。而系统辨识所研究的问题恰好是这些问题的逆问题。通常，预先给定一个模型类μ={M}（即给定一类已知结构的模型），一类输入信号u和等价准则J=L(y，yM)(一般情况下，J是误差函数，是过程输出y和模型输出yM的一个泛函)；然后选择使误差函数J达到最小的模型，作为辨识所要求的结果。系统辨识包括两个方面：结构辨识和参数估计。在实际的辨识过程中，随着使用的方法不同，结构辨识和参数估计这两个方面并不是截然分开的，而是可以交织在一起进行的。 2 系统辨识的目的 在提出和解决一个辨识问题时，明确最终使用模型的目的是至关重要的。它对模型类（模型结构）、输入信号和等价准则的选择都有很大的影响。通过辨识建立数学模型通常有四个目的。 ①估计具有特定物理意义的参数有些表征系统行为的重要参数是难以直接测量的，例如在生理、生态、环境、经济等系统中就常有这种情况。这就需要通过能观测到的输入输出数据，用辨识的方法去估计那些参数。 ②仿真仿真的核心是要建立一个能模仿真实系统行为的模型。用于系统分析的仿真模型要求能真实反映系统的特性。用于系统设计的仿真，则强调设计参数能正确地符合它本身的物理意义。 ③预测这是辨识的一个重要应用方面，其目的是用迄今为止系统的可测量的输入和输出去预测系统输出的未来的演变。例如最常见的气象预报，洪水预报，其他如太阳黑子预报，市场价格的预测，河流污染物含量的预测等。预测模型辨识的等价准则主要是使预测误差平方和最小。只要预测误差小就是好的预测模型，对模型的结构及参数则很少再有其他要求。这时辨识的准则和模型应用的目的是一致的，因此可以得到较好的预测模型。 ④控制为了设计控制系统就需要知道描述系统动态特性的数学模型，建立这些模型的目的在于设计控制器。建立什么样的模型合适，取决于设计的方法和准备采用的控制策略。 3 系统辨识的方法 经典方法： 经典的系统辨识方法的发展已经比较成熟和完善，他包括阶跃响应法、脉冲

二等水准测量方法与步骤

二等水准测量方法与步骤 (1)从实验场地的某一水淮点出发，选定一条闭合水准路线;或从一个水准点出发至另一水淮点，选定一条附合水准路线。路线长度为2000,3000m。 (2) 安置水准仪的测站至前、后视立尺点的距离，应该量距使其相等，其观测次序如下: 往测奇数站的观测程序:后前前后; 往测偶数站的观测程序:前后后前; 返测奇数站的观测程序:前后后前; 返测偶数站的观测程序:后前前后; (3)手薄记录和计算见表“二等水准测量记录”中按表头的次序次序(1),(8)、(9)一(10)为计算结果: 后视距离(9),100×((1)-(2)) 前视距离(10),100×((5)-(6)) 视距之差(11),(9),(10) 视距累计差(12),上站(12)十本站(11) 基辅分划差(13),(4)，K ,(7)，(k,30155或60655视标尺而定) (14),(3)，K ,(8) 基本分划高差(15),(3),(4)，辅助分划高差(16),(8),(7) 高差之差 (17),(14),(13),(15),(16) 平均高差(18),{(15)，(16)}/2 每站读数结束记录(1),(8)，随即进行各项计算(9)一(10)，并按上表进行各项检查后，满足如下限差后，才能搬站。 (4) 依次设站，用相同的方法进行观测，直至线路终点，计算线路的高差闭合差，按二等水准测量的规定，线路高差闭合差的容许值?4。 水准测量作业技术要求 视线长基检水准路 度辅高测间歇线测视距视基前线辅等后视差点段往返累级距差之差高差测高仪器视计差高差类型距m m m m mm 之差不符m 差mm 值 m DS1,<<<><<<=二 ?4 DS05 =50 =1 =3 0.3 =0.4 =0.6 1

基于最小二乘法的系统辨识的设计与开发(整理版)

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 基于最小二乘法的系统辨识的设计与开发（整理版）课程（论文）题目： 基于最小二乘法的系统辨识摘要： 最小二乘法是一种经典的数据处理方法。 最小二乘的一次性完成辨识算法（也称批处理算法），他的特点是直接利用已经获得的所有（一批）观测数据进行运算处理。 在系统辨识领域中, 最小二乘法是一种得到广泛应用的估计方法, 可用于动态系统, 静态系统, 线性系统, 非线性系统。 在随机的环境下，利用最小二乘法时，并不要求观测数据提供其概率统计方面的信息，而其估计结果，却有相当好的统计特性。 关键词： 最小二乘法；系统辨识；参数估计 1 引言最小二乘理论是有高斯（ K.F.Gauss）在 1795 年提出： 未知量的最大可能值是这样一个数值，它使各次实际观测值和计算值之间的差值的平方乘以度量其精度的数值以后的和最小。 这就是最小二乘法的最早思想。 最小二乘辨识方法提供一个估算方法，使之能得到一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合的数学模型。 递推最小二乘法是在最小二乘法得到的观测数据的基础上，用新引入的数据对上一次估计的结果进行修正递推出下一个参数估计值，直到估计值达到满意的精确度为止。 1 / 10

对工程实践中测得的数据进行理论分析，用恰当的函数去模拟数据原型是一类十分重要的问题，最常用的逼近原则是让实测数据和估计数据之间的距离平方和最小，这即是最小二乘法。 最小二乘法是一种经典的数据处理方法。 在随机的环境下，利用最小二乘法时，并不要求观测数据提供其概率统计方面的信息，而其估计结果，却有相当好的统计特性。 2 最小二乘法的系统辨识设单输入单输出线性定常系统的差分方程为： 1),()()() 1()(01knkubkubnkxakxakxnn （ 1）上式中： )(ku为输入信号；)(kx为理论上的输出值。 )(kx只有通过观测才能得到，在观测过程中往往附加有随机干扰。 )(kx的观测值)(ky可表示为 （ 2）将式（ 2）代入式（ 1）得 1()()() 1()(101kubkubnkyakyakyn (3) 我们可能不知道)(kn的统计特性，在这种情况下，往往把)(kn看做均值为 0 的白噪声。 设 （ 4）则式（ 3）可以写成 (5) 在测量)(ku时也有测量误差，系统内部也可能有噪声，应当

二等水准测量方案

1 工程概况 (3) 2 主要技术标准 (3) 3 人员及实施计划 (3) 3.1人员情况 (3) 3.2 实施计划 (4) 4 技术要求 (4) 5 仪器设备情况 (5) 6 测量方案 (6) 7 精度分析及点位沉降分析 (7) 7.1 精度分析 (7) 7.2 点位沉降分析 (8) 8 提交资料清单 (8)

二等水准测量方案 1 工程概况 改建铁路南平至龙岩铁路NLZQ-Ⅱ标段位于南平市与沙县辖区，沿途经过西芹镇、高沙镇、琅口镇境内，沿线地貌以丘陵、山地为多，地形条件复杂，交通不便。 2 主要技术标准 1 《高速铁路工程测量规范》TB10601-2009 2 《国家一、二等水准测量规范》GB/T12897-2006 3 人员及实施计划 3.1人员情况 表1 拟参加本次二等水准测量的主要技术人员情况如下： 序号姓名职称职务项目分工备注

3.2 实施计划 本次二等水准测量工作，计划 开始， 完成外业观测任务， 提交成果报告。 4 技术要求 表2 高程控制网主要技术要求： 水准测量 等 级 每千米高差偶然中误差 ? M mm 每千米高差全中误差 W M mm 附合线路长 km 环线周长 km 二等 ≤1 ≤2 ≤400 ≤750 表中，?M 和W M 应按式（1）、（2）计算： ?? ? ?????±=?R M n 41 (1) ?? ? ???=L WW N M W 1 (2) 式中 ?—— 测段往返高差不符值（mm); L ——测段长或环线长（km ）； n ——测段数；

W ——附和或环线闭合差（mm ）; N ——水准路线环数。 。 表3 二等水准测量限差要求： 单位：mm 水准测量等级 测段往返测高差不符值 检测已测段高差之差 附合路线或环线闭合差 平原 山区 二等 K 4± n 8.0± i 6R ± L 4± 注：1 K 为测段水准路线长度，单位为km ；L 为水准路线长度，单位km ； i R 为检测测段长度，单位km ；n 为测段水准测量测站数。 2 当山区水准测量每公里测站数n ≥25站以上时，采用测站数计算高差测量限差。 本次二等水准测量的主要技术标准应符合表4的规定。 表4 等级 水准尺类型 水准仪等级 视距 （m ） 前后视距差（m ） 测段前后视距累计差（m ） 视线高度 （m ） 二等 因瓦 DS1 ≤50 ≤1.5 ≤6 下丝读数≥ 0.55 DS05 ≤60 5 仪器设备情况

系统辨识最小二乘法大作业

系统辨识最小二乘法大作业 系统辨识大作业最小二乘法及其相关估值方法应用 学院:自动化学院 专业:信息工程 学号:2007302171 姓名:马志强 日期:2010.11.14 基于最小二乘法的多种系统辨识方法研究 1. 最小二乘法的引出 在系统辨识中用得最广泛的估计方法是最小二乘法(LS)。 设单输入-单输出线性定长系统的差分方程为 (5.1.1) 式中:为随机干扰;为理论上的输出值。只有通过观测才能得到，在观测过程中往往附加有随机干扰。的观测值可表示为

(5.1.2) 式中:为随机干扰。由式(5.1.2)得 (5.1.3) 将式(5.1.3)带入式(5.1.1)得 (5.1.4) 我们可能不知道的统计特性，在这种情况下，往往把看做均值为0的白噪声。 设 (5.1.5) 则式(5.1.4)可写成 (5.1.6) 在观测时也有测量误差，系统内部也可能有噪声，应当考虑它们的影响。因此假定不仅包含了的测量误差，而且包含了的测量误差和系统内部噪声。假定是不相关随机序列(实际上是相关随机序列)。 现分别测出个随机输入值，则可写成个方程，即 上述个方程可写成向量-矩阵形式 (5.1.7) 设 则式(5.1.7)可写为 (5.1.8) 式中:为维输出向量;为维噪声向量;为维参数向量;为测量矩阵。因此式(5.1.8)是一个含有个未知参数，由个方程组成的联立方程组。如果，方程数少于未知数数目，则方程组的解是不定的，不能唯一地确定参数向量。如果，方程组正好与未知数数目相等，当噪声时，就能准确地解出 (5.1.9) 如果噪声，则

(5.1.10) 从上式可以看出噪声对参数估计是有影响的，为了尽量较小噪声对估值的影响。在给定输出向量和测量矩阵的条件下求系统参数的估值，这就是系统辨识问题。可用最小二乘法来求的估值，以下讨论最小二乘法估计。 2. 最小二乘法估计算法 设表示的最优估值，表示的最优估值，则有 (5.1.11) 写出式(5.1.11)的某一行，则有 (5.1.12) 设表示与之差，即 - (5.1.13) 式中 成为残差。把分别代入式(5.1.13)可得残差。设 则有 (5.1.14) 最小二乘估计要求残差的平方和为最小，即按照指数函数 (5.1.15) 为最小来确定估值。求对的偏导数并令其等于0可得 (5.1.16) (5.1.17) 由式(5.1.17)可得的最小二乘估计 (5.1.18) 3.递推最小二乘法 为了实现实时控制，必须采用递推算法，这种辨识方法主要用于在线辨识。 设已获得的观测数据长度为，将式(5.1.8)中的和分别用来代替， 即 (5.3.1) 用的最小二乘估计，则 (5.3.2)

二等水准测量方法与步骤

二等水准测量方法与步骤 （1）从实验场地的某一水淮点出发，选定一条闭合水准路线；或从一个水准点出发至另一水淮点，选定一条附合水准路线。路线长度为2000－3000m。 (2) 安置水准仪的测站至前、后视立尺点的距离，应该量距使其相等，其观测次序如下：往测奇数站的观测程序：后前前后；往测偶数站的观测程序：前后后前；返测奇数站的观测程序：前后后前；返测偶数站的观测程序：后前前后； （3）手薄记录和计算见表“二等水准测量记录”中按表头的次序次序(1)－(8)、(9)一(10)为计算结果：后视距离(9)＝100×（(1)-(2)) 前视距离(10)＝100×（(5)-(6)）视距之差(11)＝(9)－(10) 视距累计差（12）＝上站（12）十本站（11）基辅分划差（13）＝（4）＋K －（7），(k＝30155或60655视标尺而定) （14）＝（3）＋K －（8）基本分划高差（15）＝（3）－（4），辅助分划高差（16）＝（8）－（7）高差之差（17）＝（14）－（13）＝（15）－（16）平均高差（18）＝{（15）＋（16）}/2 每站读数结束记录（1）－（8），随即进行各项计算（9）一（10），并按上表进行各项检查后，满足如下限差后，才能搬站。 (4) 依次设站，用相同的方法进行观测，直至线路终点，计算线路的高差闭合差，按二等水准测量的规定，线路高差闭合差的容许值±4。

水准测量作业技术要求 注：K——测段、区段或路线长度，km；测自-______至________ 20 年月日时间始______时______分末______时______ 分成像_____________ 温度____________云量______________ 风向风速_____________ 天气____________