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J-GLOBAL ID：202202278269435878   整理番号：22A1047904

Gauss-Helmertモデルに基づく多期間観測のための新しい逐次解【JST・京大機械翻訳】

A novel sequential solution for multi-period observations based on the Gauss-Helmert model

著者 (6件)： Zhou Tengfei (College of Surveying and Geo-informatics, Tongji University, 1239 Siping Road, 200092 Shanghai, China) ,  Zhou Tengfei (Institute of Engineering Geodesy, University of Stuttgart, 24D Geschwister-Scholl-Str., 70174 Stuttgart, Germany) ,  Lin Peng (College of Civil Engineering, Anhui Jianzhu University, 292 Ziyun Road, 230601 Hefei, Anhui, China) ,  Zhang Songlin (College of Surveying and Geo-informatics, Tongji University, 1239 Siping Road, 200092 Shanghai, China) ,  Zhang Jingxia (School of Earth and Environment, Anhui University of Science and Technology, 168 Middle Shungeng Road, 232001 Huainan, China) ,  Fang Jiawei (Department of Civil Engineering, Tongling University, 1335 Tongling District, 244000, Tongling, China)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 193  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 係数行列におけるランダム誤差を説明するGMモデルの不可能性と,高次元行列が任意のモデルに対して操作効率を低下させるという事実を考慮して,非線形Gauss-Hemmertモデル,すなわちSSGHに対する参照を有する新しい逐次解を提案し,それにおいて,関連する効率的手順を,以前の結果および電流期間の観察だけを相関させることによって実行した。結果は,非線形Gauss-Markovモデルとその逐次法に基づいたバッチ法と比較して,時間消費と同様にパラメータ推定の精度がかなり改善されることを示した。さらに,提案方法は,Gauss-Helmertバッチ解と同じレベルの精度を維持しながら,少なくとも60%以上の計算効率であった。しかし,それは,期間,総誤差,およびランク不足などの相関のような影響が,更なる調査を必要とする。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 誤差 ,  *電流 ,  バッチ処理 ,  逐次近似 ,  パラメータ推定 ,  高次元
準シソーラス用語： ランダム誤差 ,  計算効率 ,  係数行列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチエポック観測 ,  逐次解 ,  Gauss-Helmertモデル ,  TLS

分類 (1件)： 波形,周波数,波長,位相の計測法・機器  (AD07040Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル ,  観測 ,  逐次 ,  解