Resumen

Se propone un algoritmo de estimación de mínimos cuadrados no lineales (NLS) de dirección controlada que utiliza el método primal-dual. El modelo de mínimos cuadrados se transforma en el modelo primal-dual; entonces la dirección de iteración puede ser controlada por dualidad. Se diseña el algoritmo iterativo. La matriz mórbida de Hilbert se procesa mediante el nuevo modelo y la estimación de mínimos cuadrados y la estimación de crestas. El principal método de investigación consiste en combinar el análisis cualitativo y el análisis cuantitativo. Para el análisis cualitativo se utilizan la desviación entre los valores estimados y el valor real y la fluctuación de los residuos estimados de distintos métodos. El error cuadrático medio (RMSE) se utiliza para el análisis cuantitativo. Los resultados del experimento muestran que el modelo tiene el menor error residual y el mínimo error cuadrático medio. El nuevo modelo de estimación es eficaz y muy preciso. Se utilizan los datos reales de la zona de Jining en los experimentos de desenrollado y se comparan con otros algoritmos de desenrollado clásicos, por lo que se pueden obtener mejores resultados en los aspectos de precisión mediante el algoritmo propuesto.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Dirección controlada; mínimos cuadrados no lineales; método primal-dual; algoritmo iterativo; análisis cualitativo; análisis cuantitativo.
• Keywords:Direction controlled; nonlinear least square; primal-dual method; iterative algorithm; qualitative analysis; quantitative analysis