1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文献综述一、课题研究背景及研究意义1794年，高斯提出了最小二乘准则，解决了如何从含有误差的观测数据中求得未知参数的最优估值问题[1]。
马尔科夫在高斯的基础上对最小二乘原理进行了更为系统的阐释，得到了著名的高斯-马尔科夫（Gauss-Markov模型。
根据高斯-马尔科夫模型的定义不难看出，Gauss-Markov模型是一种线性观测模型（或经过线性化得到的线性模型），并且仅考虑观测向量L的随机误差，认为系数矩阵A是不含有误差的已知量。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1、研究目标从广义整体最小二乘法入手，研究基于一般化的加权整体最小二乘的曲面拟合方法，并完成基于EIV模型和基于非线性高斯-赫尔墨特模型的曲面拟合程序设计2、研究内容（1）阐述广义整体最小二乘算法基本思想；（2）提出基于广义整体最小二乘平差的曲面拟合方法；（3）完成基于EIV模型和基于非线性高斯-赫尔墨特模型的曲面拟合程序设计；（4）对比分析广义整体最小二乘在曲面拟合中的优势；（5）验证该方法的有效性和可行性。
3、研究难点（1）基于广义整体最小二乘的相关理论和算法剖析；（2）基于EIV模型和基于非线性高斯-赫尔墨特模型的曲面拟合程序设计；
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