Matrix Strengthening the Identification of Observations with Split Functional Models in the Squared Msplit(q) Estimation Process

Marek Zienkiewicz; Pawel S. Dąbrowski

doi:10.1016/j.measurement.2023.112950

Matrix Strengthening the Identification of Observations with Split Functional Models in the Squared Msplit(q) Estimation Process

Abstrakt

This article addresses the issue of raising the level of identification of observations with either single or more split functional models in the squared Msplit(q) estimation process. The theoretical part of the study presents the theoretical grounds for the classical method for estimating parameters in a split functional model and proposes a modification of the computational algorithm to increase the quality of the determinations obtained. Theoretical considerations were verified through numerical tests concerning, e.g. issues of geodetic surveying practice and civil engineering.

Cytowania

2

CrossRef
0

Web of Science
2

Scopus

Autorzy (2)

Marek Zienkiewicz dr inż.
Pawel S. Dąbrowski

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

pełna treść artykułu zobacz w serwisie zewnętrznym otwiera się w nowej karcie

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:

Publikacja w czasopiśmie

Typ:

artykuły w czasopismach

Opublikowano w:

MEASUREMENT
ISSN: 0263-2241

Język:

angielski

Rok wydania:

2023

Opis bibliograficzny:

Zienkiewicz M., Dąbrowski P. S.: Matrix Strengthening the Identification of Observations with Split Functional Models in the Squared Msplit(q) Estimation Process// MEASUREMENT -, (2023),

DOI: