| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 概述 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要工作及研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 线性回归及其平差模型 | 第15-25页 |
| 2.1 概述 | 第15页 |
| 2.2 线性回归 | 第15-17页 |
| 2.2.1 线性回归定义 | 第15页 |
| 2.2.2 线性回归模型 | 第15-17页 |
| 2.3 平差模型 | 第17-24页 |
| 2.3.1 G-M模型 | 第17-18页 |
| 2.3.2 EIV模型 | 第18-21页 |
| 2.3.3 变换EIV模型 | 第21-22页 |
| 2.3.4 几种平差模型的比较 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 线性回归模型的总体最小二乘平差算法 | 第25-43页 |
| 3.1 概述 | 第25页 |
| 3.2 基于EIV模型的算法 | 第25-32页 |
| 3.2.1 一元线性回归总体最小二乘算法(一元TLS) | 第25-27页 |
| 3.2.2 线性回归总体最小二乘算法1(TLS1) | 第27-29页 |
| 3.2.3 线性回归总体最小二乘算法2(TLS2) | 第29-30页 |
| 3.2.4 线性回归总体最小二乘算法3(TLS3) | 第30-32页 |
| 3.3 基于变换EIV模型的算法 | 第32-38页 |
| 3.3.1 一元线性回归总体最小二乘算法(一元TLS) | 第32-34页 |
| 3.3.2 线性回归总体最小二乘算法1(TLS1) | 第34-35页 |
| 3.3.3 线性回归总体最小二乘算法2(TLS2) | 第35-36页 |
| 3.3.4 线性回归总体最小二乘算法3(TLS3) | 第36-38页 |
| 3.4 算例分析 | 第38-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 线性回归模型的总体最小二乘平差扩展算法 | 第43-58页 |
| 4.1 概述 | 第43页 |
| 4.2 三种扩展算法 | 第43-51页 |
| 4.2.1 加权总体最小二乘算法(WTLS) | 第43-47页 |
| 4.2.2 结构总体最小二乘算法(STLS) | 第47-49页 |
| 4.2.3 抗差总体最小二乘算法(RTLS) | 第49-50页 |
| 4.2.4 三种算法的统一模型 | 第50-51页 |
| 4.3 算例分析 | 第51-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 实例应用 | 第58-68页 |
| 5.1 概述 | 第58页 |
| 5.2 变形监测回归分析 | 第58-61页 |
| 5.3 GPS高程拟合 | 第61-64页 |
| 5.4 三维激光扫描标靶拟合 | 第64-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-72页 |
| 6.1 论文主要成果总结 | 第68-70页 |
| 6.2 后续研究工作展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录A | 第77页 |
