变形监测缺失数据序列灰色建模方法探讨

发布时间：2017-06-23 11:01

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【摘要】：在测量工作中,由于气候环境、观测方法、观测仪器以及观测人员自身因素等多方面的原因,可能造成观测数据的丢失或者不完全。文中针对这类数据的处理,采用加权平均法和三次样条插值法对缺失数据进行修复,建立GM(1,1)模型,并与非等间隔预测模型进行对比。通过两组仿真数据和两组实测数据验证发现:对于呈指数增长的序列和高增长序列修复之后建模预测精度更高;三次样条插值法数据修复后GM(1,1)建模预测精度较加权平均法预测精度更高;对于低增长序列,直接采用非等间隔建模预测精度更高。
【作者单位】： 东华理工大学测绘工程学院;江西省数字国土重点实验室;
【关键词】： 缺失数据 非等间隔建模法 加权平均法 三次样条插值
【基金】：江西省数字国土重点实验室开放研究基金资助项目(DLLJ201516) 国家自然科学基金资助项目(41401437)
【分类号】：P207
【正文快照】： 对于时间序列而言,由于数据本身的相关性,若数据中存在缺失值,就会使得观测序列本身的相关性产生变化,如果没有合理的数据处理方法,那么必然会导致数据分析的不可靠,使得变形预报工作的准确度大大降低[1]。因此,针对变形监测工作中数据缺失这一情况,寻找一种合理的数据处理方

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本文编号：474773