半参数回归模型是二十世纪八十年代发展起来的一种重要的统计模型，这种模型既含有参数分量又含有非参数分量，其优点就在于它集中了主要部分（即参数分量）的信息，又不忽略干扰项（非参数分量）的作用：一方面解决了单纯参数模型与非参数模型难以解决的问题，增强了模型的适应性：另一方面克服了非参数方法信息损失过多的问题，用它描述实际问题，更接近于真实，更能充分利用数据提供的信息，是一套解决实际问题的工具，有着广泛的应用前景。因此，它是一个在实用上有重大意义且在理论上富有挑战性的现代测量数据处理理论。　　 本论文结合半参数回归模型的理论研究和测绘界的实际需要，较为系统研究了半参数的几种模型（补偿最小二乘法、核估计法、非线性半参数最小二乘核估计法）和GPS的系统误差，主要研究内容及成果如下：　　 1、重点研究半参数模型的补偿最小二乘法，讨论了经典模型的解算方法，通过实例加以验证；讨论了正规化矩阵和平滑因子的选取方法；然后通过实例来对最小二乘法和补偿最小二乘法加以应用：最后简单介绍了最小二乘配置模型，并把最小二乘法应用到重力异常的求解。　　 2、针对数据处理中的系统误差，研究了半参数平差模型的核光滑估计，讨论了非参数核估计、半参数偏残差估计、偏光滑核估计和偏差优化方法，分别得到了参数分量；然后采用模拟数据比较对半参数模型的最小二乘补偿方法和正核则方法进行了比较；最后简单介绍了非线性半参数的模型的最小二乘核估计。　　 3、针对GPS数据处理，重点对GPS系统误差进行了分析，讨论了GPS系统误差的来源，针对与卫星有关的误差、信号传播的误差、多路径效应进行了分析；然后用具体采集数据分析了卫星高度角和电离层延迟之间的关系。　　 4、研究了半参数模型在GPS数据处理中的应用，重点研究了半参数模型在GPS高程拟合中的应用、在GPS变形监测中的应用、在GPS系统误差方面的应用；分别用实测的数据验证了半参数模型在这些方面应用的可行性。　　 5、最后对本文工作做了总结，并给出几个有待下一步要解决的问题。