1. 毕业设计（论文）主要目标：
求解Ax=L的最小二乘法只认为L含有误差，但实际上系数矩阵A也含有误差。总体最小二乘法就是同时考虑A和L二者的误差和扰动，然而在实际的测量数据处理中，有可能系数矩阵中的元素不都含有误差，但一些常规的奇异值分解或者迭代解法是改正系数矩阵中的所有元素，这是不合理的。因此，用来解决系数矩阵中含常数列的方法——混合总体最小二乘法出现，但混合总体最小二乘法比较繁琐复杂。所以，本文基于间接平差原理，推导出一种新型总体最小二乘迭代解法，它将系数矩阵中存在常数列的问题考虑进去，并且避免了混合最小二乘法所带来的复杂性，弥补了总体最小二乘的奇异值分解法和常规迭代算法的不足之处,同时使数据更加合理严谨，最后进行算例分析来证明其合理性。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1.简要介绍目前研究的几种最小二乘法
2.介绍并推导总体最小二乘的奇异值分解法和混合总体最小二乘法
3.阐述普通的总体最小二乘迭代解法，并引入考虑到系数矩阵中含有常数列的问题，基于间接平差原理推导出一种新型总体最小二乘迭代解法，使编程简洁易于实现。
3. 主要参考文献
[1] 鲁铁定.总体最小二乘平差理论及其在测绘数据处理中的应用[D].《测绘学报》,2013,42(4):630-630
[2] Golub GH Van Loan CF.An analysis of the Total Least Squares problem.SIAMJ Numer Anal.1980,17(6):883-893
[3] Schaffrim B，Felus A Y．On the multivariate total least-squares approach to empirical coordinate transformations. Three algorithms. J Geod，2008,82(6)： 373-383
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