обратная задача - КРЕДО - уравнивание ГРО

К своему сожалению и стыду, до сих пор не сталкивался с использованием ПО Кредо. Только прошу, сильно не матюкать! Сейчас хотелось бы узнать как можно производить уравнивание хода. А также наслышан, что в Кредо можно еще и марочки ГРО на объекте уравнять(при этом и ход гнать не нужно, а только лишь подснять марки с различных стоянок, определенных обратной задачей). Хотя я до сих пор не могу понять, как программа будет марки уравнивать - такое вообще выполнимо в этом ПО? Вот собственно необходимость последнего меня и озадачила, а самому разобраться как-то не выходит.
Возможно кто-нибудь не сочтет за труд и приведет пример подобной работы или ссылку на видео или текст скинет(скриншоты и видео лишним не будет).
Спасибо за вашу помощь!

 

Конечно возможно с 2-3 х стоянок измеряешь на марки и уравнивает не могу найти проект делал для строительства поликлиники подобное, можно только горизонтальными углами уравнивать ориентиры в городе так координировали.

 

Оффтоп

Нашел в http://geodesist.ru/forum/threads/tipy-linejno-uglovyx-izmerenij.14941/

Оффтоп

Сорри, не нашел.

--- Сообщения объединены, 18 авг 2016, Оригинальное время сообщения: 18 авг 2016 ---

 

Тема не раскрыта!!!

И как раскрыть в CREDO 12.10 (DOS версия) ?

 

Нашел в сети. Решил освоить CREDO 12.10 (DOS версия). На новую денег нет.
Кредо диалог - жадные. Дорого просят.

 

Оффтоп

Я не жадный. А что, если у человека в семейном бюджете нет суммы в размере 60000-70000 рублей?

--- Сообщения объединены, 18 авг 2016, Оригинальное время сообщения: 18 авг 2016 ---

Оффтоп

Gooндекс, это что?

 

Ок!

 

Здравствуйте! проверьте теодолитный ход. сомнения в кредо которое у меня установлено 3,04, не выдало никаких ошибок и это смутило.

 

как я понял прокладывается теодолитный ход из двух-трех стоянок, с которых делаем измерения на одни и те же марки? если так, то мы после обработки получим различные (хоть и не на много) координаты одной и той же марки с разных стоянок, как это уравнивается в кредо?

 

А в ответ тишина.. решили вопрос?

 

В Кредо это уравнивается при помощи параметрической формы метода наименьших квадратов. Общая последовательность такая: по имеющимся измерениям вычисляют приближенные координаты определяемых точек, потом по этим координатам составляют уравнения поправок к измеренным величинам, потом вычисляют свободные члены и назначают веса. Дальше, если идти по классике, составляются и решаются нормальные уравнения. В результате решения получаем поправки к приближенным координатам определяемых точек, подставив эти поправки в уравнения поправок, вычисляют поправки к измеренным величинам. После этого вычисляется ошибка единицы веса, проводятся статистические тесты на определение доверительного диапазона для этой ошибки (это в 4 версии) и делается оценка точности по результатам уравнивания. Метод наименьших квадратов (при условии выполнения всех требований к его применению) гарантирует получение наилучшего решения по имеющимся данным, в нашем случае имеющихся измерений.

 

спасибо! хорошо бы увидеть пример как это сделать в кредо или если есть методичку

 

Например, вот: ссылка

 

Есть и другие мнения...

 

да есть, не буду спорить, только снижение результатов по величинам ошибок у меня получилось достичь в свободных сетях (остальные пока не проверял) и без разработок дополнительных численных методов. Всё дело в весе, который мы назначаем и обоснованием его величины. Назначите не правильно веса в Кредо и получите шикарный результат по точности, который не выдержит никакую полевую проверку и не пройдет ни один статистический тест (это как пример). МНК основан на понятии среднего значения. В теории обработки измерений свойства среднего определяет основные свойства случайных ошибок, на которых основано очень много чего. В классическим МНК самое слабое место - нормальные уравнения и их решение. Эту проблему решают давно и разными способами и при этом не нарушают основные положения классического МНК, который имеет строгое математическое обоснование. По сути всё сводится к оптимизации. Если обратиться к статистике, то там есть понятие переобучения, которое встречается при сильном увлечении степени полиномов при построение регрессионных моделей... Про это тоже не нужно забывать, когда видишь шикарный результат по данным оценки качества результата, построив модель полиномом 128 степени при 127 измерениях...

 

для так сказать "кнопочников" на примере credo dat. можно показать?