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EM算法及其在变形监测数据处理中的应用的中期报告.docx

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EM算法及其在变形监测数据处理中的应用的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/3/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【EM算法及其在变形监测数据处理中的应用的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【EM算法及其在变形监测数据处理中的应用的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。EM算法及其在变形监测数据处理中的应用的中期报告EM算法是一种用于参数估计和模型选择的无监督学****算法,在统计学中被广泛应用。在变形监测数据处理中,EM算法可以用于拟合变形模型的参数,从而得到更加准确的变形监测结果。本文将介绍EM算法的基本原理和在变形监测数据处理中的应用。一、EM算法的基本原理EM算法是一种常用的迭代算法,用于估计带有隐变量的概率模型参数。它的基本思想是在隐变量的影响下,用已知的观测数据来估计模型参数。具体来说,EM算法分为两步:(Expectation):计算隐变量的后验概率,即给定当前模型参数下,每个样本属于每种隐变量的概率。(Maximization):最大化完全数据的对数似然函数,即在E步中计算得到的隐变量后验概率的基础上,求解模型参数的最大值。然后,重复进行E步和M步,直到收敛为止。EM算法的收敛性是保证的,但并不保证达到全局最优解。因此,在使用EM算法时需要注意参数的初始值设置和迭代次数的选择。二、EM算法在变形监测数据处理中的应用在变形监测数据处理中,基于EM算法可以建立一种基于卡尔曼滤波器的非线性动力学模型。该模型将结构变形看作一个随时间变化的过程,该过程由系统的状态和测量值决定。其中,在预测步骤中,利用动力学方程和系统噪声模型来计算状态的预测值。在观测步骤中,利用测量方程和测量噪声模型来计算状态的更新值。EM算法的作用是拟合系统的噪声模型和测量噪声模型的参数。由于系统和测量噪声往往是非线性的,因此,EM算法可以用于求解这些参数的最优值。具体来说,在E步中,利用当前模型参数的值来计算状态空间模型,即计算状态变量的先验概率和状态变量的后验概率,并进行滤波和预测。在M步中,利用估计得到的状态变量的后验概率来求解模型参数的最大值。通过利用EM算法拟合变形模型的参数,可以得到更加准确的变形监测结果。因此,在变形监测数据处理中,EM算法被广泛应用。