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一种新的时间序列变点算法在变形数据分析中的应用
引用本文:王红,张正禄,张军. 一种新的时间序列变点算法在变形数据分析中的应用[J]. 测绘科学, 2009, 34(1): 170-173. DOI: 10.3771/j.issn.1009-2307.2009.01.058
作者姓名:王红  张正禄  张军
作者单位:华中农业大学经济管理-土地管理学院,武汉,430070;中国地质大学资源学院,武汉,430079;武汉大学测绘学院,武汉,430072;华中农业大学经济管理-土地管理学院,武汉,430070
摘    要:本文在传统的变点分析理论的基础上,针对传统变点处理的方法,提出利用自适应神经网络,在原时间序列的基础上,适当选择滚动窗口的长度d和窗口每次移动的间隔为n0,形成新的序列作为自适应神经网络的输入,对新序列进行分类,得到变点个数和位置,在此基础判断变点的类型。本文用模拟数据和实测滑坡三维变形数据和坝体变形数据对算法的有效性进行了检验。

关 键 词:变形观测  变点分析  时间序列  自适应神经网络

A new A new algorithm for time series change point and its application on deformation analysis
WANG Hong,ZHANG Zheng-lu,ZHANG Jun. A new A new algorithm for time series change point and its application on deformation analysis[J]. Science of Surveying and Mapping, 2009, 34(1): 170-173. DOI: 10.3771/j.issn.1009-2307.2009.01.058
Authors:WANG Hong  ZHANG Zheng-lu  ZHANG Jun
Abstract:In this paper,a new algorithm is introduced for change point of time series based on self-adaptive artificial neural network.Firstly,the length of moving window d and interval of moving n0 are chosen properly,and original time series can be transformed into new series.Secondly,new series are taken as input of network and divided into two types.Then the number and location of change point can be obtained.Finally,the kinds of change point are estimated.Simulative data and empirical data are tested for effectiveness of the algorithm.
Keywords:deformation observation  change point  time series  self-adaptive artificial network
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