抗差加权总最小二乘算法提升矿区高程拟合精度

本文主要探讨了在矿业高程测量中遇到的问题，特别是传统最小二乘法在处理观测值误差和粗差时的局限性。传统最小二乘法在求解高程异常参数时，其系数矩阵容易受到观测数据中噪声（即观测值误差）的影响，这可能导致解的不稳定性。同时，总体最小二乘法虽然可以一定程度上减小误差，但对粗大误差（粗差）的抵抗能力较弱，这可能降低解的精度和可靠性。 针对这些问题，作者提出了抗差加权总体最小二乘算法。该算法基于加权总体最小二乘迭代方法，通过计算残差并对其进行标准化，利用中位数算法和IGGIIImodel进行处理，旨在增强算法对观测误差的稳健性和对粗差的抵抗性。这种方法的关键在于引入适当的权重机制，以区分正常观测值和异常值，从而减少它们对求解过程的负面影响。 为了验证新算法的有效性，研究者进行了模拟实验和实际的矿区高程数据测试。结果显示，抗差加权总体最小二乘算法显著削弱了系数矩阵对观测值误差的敏感性，提高了解的精度，并且能更有效地抵御粗差的影响。这种改进有助于提升高程转换结果的准确性和可信度，对于提高矿业测量的精确度和稳定性具有重要的实践意义。 该研究不仅在理论上扩展了加权总体最小二乘法的应用范围，而且在实际操作中提供了提升数据处理性能的有效工具。此外，文章还遵循了严格的学术规范，包括给出了文献的DOI、分类号（P224）、文献标识码（A）和文章编号，便于读者进一步查阅和引用。因此，这项工作对于从事矿山测量、地理信息系统（GIS）和数据分析的专业人士来说，是一篇值得深入研究的实用技术论文。