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1、2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,1,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,2,平差数学模型（Mathematical Model of Adjustment）,内 容 安 排,一、概述,二、平差数学模型（重点）,函数模型 随机模型,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,3,第一节 概 述,1.几何模型 在测量工作中，为了确定待定点的高程，需要建立水准网，为了确定待定点的平面坐标，需要建立平面控制网（包括测角网、测边网、边角网），我们常把这些网称为几何模型。 2.几何量 每种几何模型都包含有不同的几何
2、元素，如水准网中包括点的高程、点间的高差，平面网中包含角度、边长、边的坐标方位角以及点的二维或三维坐标等元素。这些元素都被称为几何量。 3.函数模型 要确定一个几何模型，并不需要知道其中所有元素的大小，只需知道其中的一部分就可以了，其它元素可以通过它们之间的函数描述而确定出来，这种描述所求量与已知量之间的关系式称为函数模型。,基本概念,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,4,第一节 概 述,如图三角形ABC中，为了确定它的形状， 只需要知道其中任意两个内角的大小就可以了 要确定该三角形的大小和形状，就必须知道 三个不同的元素，即任意的一边两角、任意的 两边一角或者是三边。
3、要确定该三角形的大小、形状和它在一个特定坐标系中的位置和方向，则必须知道图中15个元素中的6个不同的元素，至少要包含一个点的坐标和一条边的坐标方位角，这是确定其位置和方向不可缺少的元素，通常称其为外部配置元素，它们的改变只相当于整个网在坐标系中发生了平移和旋转，并不影响该三角形的内部形状和大小。所以三角形中如果没有已知点坐标和已知方位角时，可以假定一个点的坐标和一条边的方位角，这就相当于将该三角形定位于某个局部坐标系中，实际上只需要3个元素就可以了。如果A、B两点都是已知点，为确定三角形的大小、形状、位置和方向，则只需要任意两个元素就行了，如两角、两边或一边一角等。,2020/7/11,第二章
4、 平差数学模型与最小二乘原理,5,第一节 概 述,4.必要观测个数 我们把能够唯一地确定一个几何模型所必要的元素，称为必要观测元素。必要观测元素的个数用t表示，称为必要观测个数 一个几何模型的必要观测元素之间是不存在任何确定的函数关系的，即其中的任何一个必要观测元素不可能表达为其余必要观测元素的函数。这些彼此不存在函数关系的量称为函数独立量，简称独立量。 5.多余观测个数 假设对模型中的几何量总共观测n个， nt， r = n - t r称为多余观测个数，表示有r个多余观测值，在统计学中也叫自由度。,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,6,第一节 概 述,6.条件方程 现在
5、模型中有r个多余观测量，因此，一定也存在着r个这样的函数关系式。 每增加一个多余观测，在它们中间就必然增加且只增加一个确定的函数关系式，有多少个多余观测，就会增加多少个这样的关系式。这种函数关系式，在测量平差中称为条件方程。,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,7,第一节 概 述,7.平差的概念 我们把按照某一准则求得观测值新的 一组最优估值的计算过程叫平差。,求改正数V,消除矛盾,产生矛盾,多余观测,平差,V称为观测值的改正数,“观测值估值”（又叫平差值、最或是值、最或然值）来代替观测值,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,8,第二节 测量平差的数学模
6、型,在科学技术领域，通常对研究对象进行抽象概括，用数学关系式来描述它的某种特征或内在的联系，这种数学关系式就称为数学模型。 本节详细介绍平差的随机模型和常见的平差函数模型及其建立方法。 一、函数模型 函数模型是描述观测量与待求量之间的数学函数关系的模型。下面简述各种经典平差方法的线性函数模型及其建立方法。 1. 条件平差 如果有n个观测值 ，必要观测个数为t，则应列出r=n-t个条件方程 : 先看例子,一般地： 或 令： 则： 上式即为条件平差的函数模型。以此模型为基础的平差计算称为条件平差法。 建模方法：找出观测值真值之间应该满足的 r 个关系式。,2020/7/11,第二章 平差数学模型与
7、最小二乘原理,9,第二节 测量平差的数学模型,例1：如图所示，观测了三个内角。,n=3，t=2 ,r=n-t=1,矩阵化：,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,10,第二节 测量平差的数学模型,例2：如图所示水准网，观测值真值为,n=6,t=3,r=n-t=3,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,11,第二节 测量平差的数学模型,一、函数模型 2. 附有参数的条件平差法 如果有n个观测值 ，必要观测个数为t，则应列出r=n-t个条件方程。现又增设了u个独立量作为未知参数，且0 ut,每增加一个参数应增加一个条件方程，因此，共需列出c=r+u个条件方程，以
8、含有参数的条件方程为平差函数模型的平差方法，称为附有参数的条件平差法。 参见书中例子,一般而言，其一般形式为 如果条件方程是线性的，其形式为 将 代入上式，并令 则得 建模方法：找出观测值真值之间或观测 值与参数真值之间应该满足的 C 个关 系式。,附有参数的条件平差函数模型,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,12,第二节 测量平差的数学模型,n=3，t=2 ,r=n-t=1,例3：如图所示，观测了三个内角,平差时选 为参数 ，即,则条件方程个数,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,13,第二节 测量平差的数学模型,一、函数模型 3. 间接平差法 选择
9、几何模型中t个独立量为平差参数 ，将每一个观测量表达成所选参数的函数，共列出r+u=r+t=n个这种函数关系式，以此作为平差的函数模型的平差方法称为间接平差。（见例子）,一般而言，如果某一平差问题中,观测值个数为n，必要观测个数为t，多余观测个数为r=n-t，再增选u个独立参数， u=t，则总共应列出c=r+u=n个函数关系式，其一般形式为 或： 将 代入上式，并令 则：,建模方法： 将每一个观测量表达成所选参数的函数，共列出r+u=r+t=n个这种函数关系式。,间接平差函数 模型,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,14,第二节 测量平差的数学模型,例4：如图所示，观测了
10、三个内角,n=3，t=2 ,r=n-t=1,平差时选 为参数 ，即,则条件方程个数,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,15,第二节 测量平差的数学模型,一、函数模型 4. 附有条件的间接平差法 如果在某平差问题中，选取ut个参数，其中包含t个独立参数，则多选的s=u- t个参数必定是t个独立参数的函数，即在u个参数之间存在着s个函数关系式。方程的总数c=r+u=r+t+s=n+s个，建立模型时，除了列立n个观测方程外，还要增加参数之间满足的s个条件方程，以此作为平差函数模型的平差方法称为附有条件的间接平差。 其函数模型的一般形式为：,线性形式的函数模型为 因： 并令： 则
11、上式可写为：,附有条件的间接平差的函数模型,限制条件方程,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,16,第二节 测量平差的数学模型,一、函数模型 5. 附有条件的条件平差法（综合平差模型） 附有条件的条件平差的基本思想是：对于一个平差问题，若增选了u个参数，不论ut，也不论参数是否独立，每增加一个参数则肯定相应地增加1个方程，故方程的总数为r+u个。如果在u个参数中有s个是不独立的，或者说在这u个参数中存在着s个函数关系式，则应列出s个形如（2-2-20）的限制条件方程，除此之外再列出 c=r+u-s 一般条件方程，形成如下的函数模型：,考虑到， 则：,附有条件的条件平差的函数
12、模型,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,17,第二节 测量平差的数学模型,二、随机模型 式中D为L的协方差阵，Q为L的协因数阵，P为L的权阵，为单位权方差。函数模型连同随机模型，就称为平差的数学模型。在进行平差计算前，函数模型和随机模型必须首先被确定，前者按上面介绍的方法建立，后者须知道P、Q、D其中之一。一般是按第一章介绍的方法进行平差前经验定权。 可以通过平差计算求出其估值 ，然后根据公式 求得D的估值。,三、例题 见课本,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,18,第二节 测量平差的数学模型,例：如图所示，A、B为已知水准点， 待定点， 观测高差为
13、,（2）选 点高程为未知参数 时。,（1）条件平差模型,（4）选 的平差值为未知参数 时。,（3）仅选 点高程为未知参数 时。,（5）选 的平差值为未知参数 时。,解：n=4,t=2,r=n-t=2,(1),2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,19,第二节 测量平差的数学模型,(2)u=t=2,且不相关，属于间接平差,(3)u=1,ut,属于附有参数的条件平差,（2）选 点高程为未知参数 时。,（3）仅选 点高程为未知参数 时。,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,20,第二节 测量平差的数学模型,(4)u=2,u=t,且相关，属于附有条件的条件平差,(5)u=3,ut,包含t个独立参数，属于附有条件的间接平差,（4）选 的平差值为未知参数 时。,（5）选 的平差值为未知参数 时。,2020/7/11,第二章 平差数学模型与最小二乘原理,21,内 容 小 结,经典平差模型比较表,个独立,个独立,个独立,个不独立,个独立,个不独立,参数 的个数,参数 的独立性,任意,
