《表3 不同误差量级下的近似真值Tab.3 Approximate true value of error under different order of magnitude》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《一种获取不确定度的方法在位错模型中的应用》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

以坐标（x，y）中含有0.01m误差为例进行说明。选取一系列α，根据不确定性平差算法得到解XULS的分量图（图2）。需要在图2上选取各分量的“最稳定值”。具体操作步骤为:以图2（a）中U1分量为例，从这些离散点构成的曲线起点开始，拉取一条尽量与多点重合或靠近的直线（图3中的倾斜虚线），当这条直线与分量曲线分离时，选取分离的临界值（图3中α=0.2对应的分量值）作为“最稳定值”。同理，U2、U3分别在α取0.23和0.18时有“最稳定值”，然后将得到的（U1U2 U3）作为X进行下一步类L曲线法确定α的操作。需要说明的是，估值X的获取受人为因素影响，但类L曲线法会对其进行修正。表3为不同误差量级下X及其每个分量对应的α。