平差数学模型与最小二乘原理

第一章绪论第二、三章全书的基础知识第四章介绍测量平差理论第五、六、七、八章 4种平差方法第九章各种平差方法的总结第十章讨论点位精度第十一章统计假设检验的知识第十二章近代平差概论根据本科教学大纲的要求，重点讲解第二章~第八章以及第十章的内容。

二、如何学好测量平差1. 要有扎实的数学基础。

只有牢固地把握了高等数学，线性代数和概率与数理统计等课程的知识才能学好测量平差，因此课前要做到预习，对与以上三门课程有关内容进行温习，只有如此才能听懂这一节课。

2. 听课时弄清解决问题的思路，掌握公式推导的方法以及得到的结论，培养独立思考问题和解决问题的能力。

3. 课后及时复习并完成一定数量的习题（准备A、B两个练习本），从而巩固课堂所学的理论知识。

第一章绪论本章要紧说明观测误差的产生和分类，测量平差法研究的内容和本课程的任务。

第二章误差散布与精度指标全章共分5节，是本课程的重点内容之一。

重点：偶然误差的规律性，精度的含义以及衡量精度的指标。

难点：精度、准确度、精确度和不确定度等概念。

要求：弄懂精度等概念；深刻理解偶然误差的统计规律；牢固掌握衡量精度的几个指标。

第三章协方差传播律及权全章共分7节，是本课程的重点内容之一。

重点：协方差传播律，权与定权的常用方法，以及协因数传播律。

难点：权，权阵，协因数和协因数阵等重要概念的定义，定权的常用方法公式应用的条件，以及广义传播律（协方差传播律和协因数传播律）应用于观测值的非线性函数情况下的精度评定问题。

要求：通过本章的学习，弄清协因数阵，权阵中的对角元素与观测值的权之间的关系；能牢固地掌握广义传播律和定权的常用方法的全部公式，并能熟练地应用到测量实践中去，解决各类精度评定问题。

第四章平差数学模型与最小二乘原理全章共分5节。

重点：测量平差的基本概念，四种基本平差方法的数学模型和最小二乘原理。

难点：函数模型的线性化，随机模型。

要求：牢固掌握本章的重点内容；深刻理解最小二乘原理中“最小”的含义；关于较简单的平差问题，能熟练地写出其数学模型。

《测量平差》学习辅导第一章测量平差及其传播定律一、学习要点（一）内容：测量误差的概念、测量误差来源、分类；偶然误差概率特性；各种精度指标；真误差定义；协方差传播律；权与定权的常用方法；协因数传播律；权逆阵及其传播规律。

（二）基本要求：1．了解测量平差研究的对象和内容；2．掌握偶然误差的四个概率特性；3．了解精度指标与误差传播偶然误差的规律；4．了解权的定义与常用的定权方法；5．掌握协方差传播率。

（三）重点：偶然误差的规律性，协方差、协因数的概念、传播律及应用；权的概念及定权的常用方法。

（四）难点：协方差、协因数传播率二、复习题（一）名词解释1．偶然误差2．系统误差3．精度4．单位权中误差（二）问答题1．偶然误差有哪几个概率特性?2.权是怎样定义的，常用的定权方法有哪些?（三）计算题σ的量测中误差1．在1:500的图上，量得某两点间的距离d=23.4mm，dσ。

σ=±0.2mm，求该两点实地距离S及中误差s三、复习题参考答案 （一）名词解释1．偶然误差：在一定条件下做一系列的观测，如果观测误差从表面上看其数值和符号不存在任何确定的规律性，但就大量误差总体而言，具有统计性的规律，这种误差称为偶然误差。

2．系统误差：在一定条件下做一系列的观测，如果观测的误差在大小、符号上表现出系统性，或者为某一常数，或者按照一定的规律变化，这种带有系统性和方向性的误差称为系统误差。

3．精度：表示同一量的重复观测值之间密集或吻合的程度，即各种观测结果与其中数的接近程度。

4．单位权中误差：权等于1的中误差称为单位权中误差。

（二）问答题1．答：有四个概率特性：①在一定观测条件下，误差的绝对值有一定的限值，或者说超出一定限值的误差出现的概率为零；②绝对值较小的误差比绝对值较大的误差出现的概率大；③绝对值相等的正负误差出现的概率相同；④偶然误差的数学期望为零。

2．答：设i L （i=1,2,3，…,n ）,他们的方差为2i σ，如选定任一常数0σ，则定义：22ip σσ=，称为观测值L i 的权。

测绘技术中的平差计算方法详解测绘技术是一个复杂而多样化的领域，涉及到测量和计算等多个方面。

其中，平差计算是测绘技术中的一个重要环节，用于处理测量数据的误差，并确定准确的测量结果。

本文将详细介绍测绘技术中的平差计算方法，包括主要的几种方法以及其原理和应用。

一、最小二乘法平差最小二乘法平差是测绘技术中常用的一种平差方法，其原理是通过最小化测量数据的残差平方和，找到最优的平差结果。

具体而言，最小二乘法平差可以分为两个步骤，即观测方程的建立和最小二乘平差计算。

观测方程的建立是最小二乘法平差的首要步骤。

观测方程是通过观测数据和控制点坐标之间的关系建立的，通常采用线性模型，分为多余观测方程和未知数观测方程。

多余观测方程用于约束未知数之间的关系，而未知数观测方程用于计算未知数的值。

最小二乘平差计算是基于观测方程的误差理论和最小二乘法原理进行的。

具体而言，最小二乘平差计算首先确定观测方程的权阵，即观测误差的方差-协方差矩阵的逆阵。

然后，通过迭代计算的方式，不断更新未知数的值，直到满足平差条件为止。

最终，得到的平差结果可以用于控制点坐标的计算和精度评定等。

最小二乘法平差在测绘技术中有广泛的应用。

例如，地理信息系统（GIS）中的空间数据处理和地图制图，常常需要进行最小二乘法平差来获得准确的空间坐标。

此外，最小二乘法平差还在大地测量、工程测量和海洋测绘等领域中得到广泛的应用。

二、权值平差除了最小二乘法平差外，权值平差也是测绘技术中常用的一种平差方法。

它通过给予不同观测量不同的权值，来提高平差结果的准确性。

具体而言，权值平差可以分为权值设计和平差计算两个步骤。

权值设计是权值平差的首要步骤。

权值设计是通过评定每个观测量的精度，为观测方程赋予权值。

通常情况下，权值可以根据观测量的可靠性、测量仪器的准确性和操作员的经验等因素来确定。

平差计算是基于观测方程的权值进行的。

权值平差首先通过测量原始数据的残差和权阵，确定观测方程的权阵。

最小二乘模糊度降相关平差法最小二乘模糊度降相关平差法（Least Squares Ambiguity Resolution Method, LSAR）是GNSS（全球导航卫星系统）精密定位中常用的一种方法，用于解决载波相位观测中的模糊度问题。

本文将详细介绍最小二乘模糊度降相关平差法的原理、步骤以及在GNSS精密定位中的应用。

一、原理在GNSS定位中，观测到的载波相位是包含了模糊度和测量噪声的结果，而模糊度是导致定位精度降低的主要原因。

最小二乘模糊度降相关平差法通过将载波相位观测值进行线性组合，并将模糊度作为参数引入到平差过程中，通过最小化残差和协方差矩阵来估计出最优的模糊度解，并提高定位精度。

具体来说，最小二乘模糊度降相关平差法的思想是通过构建一个适当的模糊度模型，将载波相位观测值与模糊度之间的关系建立起来。

通过对观测方程进行线性化，可以得到一个待估计参数为模糊度的线性方程组。

然后应用最小二乘法，通过最小化残差的平方和，将模糊度解与其他相关参数一起估计出来。

二、步骤最小二乘模糊度降相关平差法的具体步骤如下：1.构建模糊度模型：根据载波相位观测值的性质和预先设置的条件，构建模糊度模型。

常用的模型包括单差模型、双差模型和三差模型等。

2.线性化观测方程：将模糊度模型引入到载波相位观测方程中，并对观测方程进行线性化处理。

线性化的目的是为了将非线性观测方程转化为线性方程，以便于进行最小二乘平差。

3.构建设计矩阵：根据线性化后的观测方程，构建设计矩阵，其中每一行对应一个观测方程，每一列对应一个参数。

4.建立权阵：根据观测方程的精度信息，建立相应的权阵。

权阵可以用来加权处理观测方程，提高最小二乘平差的精度。

5.最小二乘平差：应用最小二乘法，通过最小化残差的平方和，估计模糊度解和其他相关参数。

同时，可以计算出参数的最佳估计值以及其协方差矩阵。

6.模糊度固定：根据最小二乘估计得到的模糊度解，进行模糊度固定。

模糊度固定是指将模糊度取整为最接近的整数值，以恢复精密定位。

平差计算的基本原理和方法平差计算是一种广泛应用于测量和工程领域的数学方法，用于解决数据观测值中的误差和偏差问题。

平差计算的基本原理是通过最小二乘法，以最小化观测值与计算值之间的残差平方和来确定最优解。

本文将介绍平差计算的基本原理和常用方法。

一、平差的概念和意义平差是指将不准确或不完整的观测数据进行修正和处理，使其达到最优解或近似最优解的过程。

在测量和工程领域中，由于各种误差和偏差的存在，观测数据往往具有一定的不确定性，因此需要进行平差计算来提高数据的精度和可靠性。

平差计算的结果可以用来进行工程设计、地图测绘、导航定位等各种应用。

二、平差计算的基本原理平差计算的基本原理是基于最小二乘法。

最小二乘法的核心思想是将观测值与计算值之间的残差平方和最小化，通过调整未知量的值来逼近最优解。

残差是指观测值与计算值之间的差异，而平差计算的目标就是使这些差异最小化。

平差计算的基本模型可以表示为以下方程组：A * x = L其中，A为系数矩阵，x为未知量向量，L为观测值向量。

通过解这个方程组，可以求得最优的未知量估计值x。

最小二乘法的优点是可以利用观测数据中的权重信息，将准确性较高的观测数据给予更大的权重，进一步提高计算结果的准确性。

此外，最小二乘法还具有数学上的良好性质，可以通过数学推导和求解得到闭式解，而不需要采用迭代方法。

三、平差计算的常用方法1. 三角形平差法三角形平差法是一种常用的平差计算方法，适用于测量角度和距离的观测数据。

该方法基于三角形的相似性原理，通过解析几何和三角函数等方法，将观测数据转化为方程组，并利用最小二乘法求解未知量。

2. 存储器平差法存储器平差法是一种适用于大规模观测数据的平差计算方法。

该方法通过将观测值按照一定规律存储在存储器中，然后通过循环迭代的方式逐步修正观测值和未知量的估计值，直到最终收敛。

3. 参数平差法参数平差法是一种广泛应用于工程测量领域的平差计算方法。

该方法将未知量表示为参数的形式，并利用最小二乘法求解最优的参数估计值。

测绘技术中的最小二乘平差原理解析测绘技术作为一门重要的测量科学，广泛应用于土地规划、建筑设计、地质勘探等领域。

而在测绘技术中，最小二乘平差原理是一种重要的数据处理方法。

本文将对最小二乘平差原理进行解析，揭示其在测绘技术中的应用和意义。

1. 最小二乘平差原理的概念和基本思想最小二乘平差原理是指通过对多组观测数据进行加权求和，使得加权残差的平方和最小。

最小二乘平差原理的基本思想是利用观测数据建立数学模型，通过最小化残差来获得最优解。

最小二乘平差原理的核心是建立目标函数，即将观测值与预测值之间的差异最小化。

通过构建目标函数，可以建立数学模型，得到一组准确的测量结果。

最小二乘平差原理在测绘技术中具有重要的应用价值。

2. 最小二乘平差原理在测绘技术中的应用最小二乘平差原理在测绘技术中应用广泛，主要包括以下几个方面：（1）测量数据处理最小二乘平差原理在测量数据处理中起到关键作用。

通过对一系列测量数据进行加权平差，可以得到更加准确的测量结果。

最小二乘平差原理可以根据观测值的精度进行加权处理，避免了测量误差的累积。

（2）测量误差分析最小二乘平差原理可用于对测量误差进行分析。

通过对观测数据进行平差处理，可以得到残差，进而分析测量数据中的误差来源。

这对于测绘工作者改进测量方法、提高测量精度具有重要意义。

（3）控制点协调计算最小二乘平差原理被广泛应用于控制点协调计算。

在测绘工程中，控制点的坐标是基础，直接关系到整个测绘工程的质量。

通过最小二乘平差原理进行控制点协调计算，可以提高测量结果的精度，保证工程的准确性。

（4）测图数据处理最小二乘平差原理在测图数据处理中也有着重要应用。

在进行地形图绘制和地图生成过程中，需要对大量观测数据进行处理和分析。

通过最小二乘平差原理，可以实现地图数据精度的提高，并且能够有效地解决地图表达的问题。

3. 最小二乘平差原理的意义和展望最小二乘平差原理在测绘技术中有着重要的意义。

它不仅可以提高测量数据的准确性，还可以对测量误差进行分析，为工程建设提供可靠的数据支持。

测量平差最小二乘法
测量平差最小二乘法是一种在测量数据处理中广泛应用的方法，其基本思想是通过最小化误差平方和来估计未知参数。

在实际测量中，由于各种因素的影响，测量数据往往存在一定的误差。

为了得到更准确的结果，我们需要对这些数据进行处理，而最小二乘法就是一种非常有效的处理方法。

最小二乘法的核心思想是最小化误差平方和，即使得所有测量值与估计值之差的平方和最小。

这种方法可以应用于各种类型的数据处理，包括线性回归、曲线拟合、滤波等。

在线性回归中，最小二乘法可以用来估计回归系数，从而得到一条最佳拟合直线。

在曲线拟合中，最小二乘法可以用来估计曲线的参数，从而得到一条最佳拟合曲线。

测量平差最小二乘法的优点在于其简单性和通用性。

这种方法不需要对误差分布做出任何假设，只需要最小化误差平方和即可得到估计结果。

此外，最小二乘法还可以通过各种优化算法来实现，如梯度下降法、牛顿法等，从而提高了计算效率。

然而，测量平差最小二乘法也存在一些局限性。

首先，它对异常值非常敏感，因为异常值会对误差平方和产生很大的影响。

其次，当测量数据的误差分布不满足正态分布假设时，最小二乘法的估计结果可能会产生偏差。

因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的数据处理方法。

总之，测量平差最小二乘法是一种广泛应用的测量数据处理方法，其优点在于简单性和通用性。

然而，在实际应用中，我们需要注意其局限性，并根据具体情况选择合适的数据处理方法。

土地测绘中平差计算的原理和方法土地测绘是一门通过测量、记录和分析地球表面特征的科学和技术。

在土地测绘中，平差计算是一个重要的步骤，它可以帮助我们准确地确定地图上的地理位置和边界。

本文将讨论土地测绘中平差计算的原理和方法。

平差计算的原理基于一个重要的概念，即误差传递。

在土地测绘中，无论是测量仪器的误差还是人为因素的误差，都会影响测量结果的准确性。

平差计算的目的就是通过对误差进行分析和修正，从而提高测量结果的精度。

平差计算的方法有多种，其中最常用的是最小二乘法。

最小二乘法通过最小化误差平方和的方式，找到最优解。

在土地测绘中，最小二乘法可以用于确定地理位置的坐标和边界的位置。

在进行平差计算之前，首先需要收集和整理测量数据。

这些数据可以包括测量仪器的读数、角度和距离等信息。

然后，对这些数据进行误差分析，找出可能存在的误差来源。

例如，测量仪器的读数可能存在零偏误差，而人为因素可能引入随机误差。

接下来，通过最小二乘法来进行平差计算。

最小二乘法的基本原理是将实测值与理论值之间的差异最小化。

通过建立一个数学模型，可以将测量数据和误差项联系起来。

然后，利用最小二乘法的公式，可以求解出误差的最小二乘估计值，从而得到最优解。

在平差计算中，还需要考虑一些特殊情况和修正因素。

例如，在地球曲率的影响下，地图上的直线实际上是一个弧线。

因此，在计算边界位置时，需要考虑地球曲率修正。

此外，地球表面的不规则性也会对平差计算产生影响，需要进行适当的修正。

除了最小二乘法，还有其他一些常用的平差计算方法。

例如，加权平差方法可以根据不同的误差来源，为每个观测量分配不同的权重。

这样可以更好地反映不同观测量的精确度。

此外，非线性平差方法可以应用于具有非线性关系的测量数据，如形状复杂的地表。

总之，平差计算在土地测绘中起着至关重要的作用。

通过对误差进行分析和修正，可以提高测量结果的精度和准确性。

最小二乘法是最常用的平差计算方法之一，它通过最小化误差平方和的方式，找到最优解。