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沉降观测具有观测点少、实测精度高、沉降值小的特点,其沉降量插值受插值方法影响较大。本文对常规插值方法进行理论分析,初选了反距离加权插值、克里金插值、谢别德插值三种插值方法进行插值实验与精度分析。根据广州越秀山离职干部休养所基坑沉降观测数据,用不同插值方法绘制了累计沉降观测量沉降曲面图,并基于交叉验证法对各插值方法进行了比对,分析了各种插值方法精度的优劣。通过交叉验证,发现反距离加权插值精度最高,克里金插值次之,谢别德插值精度最差。 相似文献
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利用GRACE卫星高采样率精密轨道,进行了拉格朗日插值、牛顿插值和线性插值方法的研究,并对插值结果进行了比较和分析,探讨了插值方法的插值精度及其应用于低轨卫星轨道内插的适用性。 相似文献
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文章首先对GIS中5种常用的空间插值方法原理进行了详细阐述,采用交叉验证法来对比分析不同插值方法的精度。应用反距离权重法、克里金法、自然邻域法、样条函数法、趋势面法5种常用的空间插值方法对兖矿集团济三煤矿1308工作面开采沉陷预计数据进行插值,对比分析了各种插值方法的精度,并对插值的误差影响因素进行了实验分析。结果表明:5种常用的空间插值方法中,克里金插值和样条函数插值精度最高,自然邻域插值和反距离权重插值精度居中,趋势面插值精度最低;对插值结果造成影响的因素与沉陷预计点的数量和密度有关,沉陷预计点的密度越大、数量越多,空间插值结果的精度就越高。研究成果可为矿山开采沉陷预计插值方法的选取提供借鉴。 相似文献
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考虑到对精密星历插值的重要意义,采用Langrange插值和Chebyshev插值对IGS提供的1d的精密星历进行插值,并对插值精度做了对比分析。结果表明,2种插值方法中间时段插值精度较高,但边缘时段的插值精度差;而且由于IGS提供的精密星历是每隔15 min或5 min的卫星坐标,不可避免的对某些时段进行了外推,这样一来外推时段处的精度就不能保证。针对这些问题,提出了对不同时段采用不同的阶次、不同的间隔进行卫星轨道插值的方法,实验证明这种处理方法可以使1 d任意时刻的插值精度达到mm级。 相似文献
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几种建立DEM模型插值方法精度的交叉验证 总被引:5,自引:0,他引:5
建立DEM模型时需要对离散的高程点进行空间插值,实现这一目的的插值方法有很多种。文章主要选择了6种常用的插值方法,分别在平原、丘陵和高山几种不同复杂程度的环境下对其插值的精度使用交叉验证方法进行评估。结果表明,同样的插值方法对不同复杂程度的地形效果是不一致的,多种插值方法中以克里金插值方法的插值适用性最强,精度最高。 相似文献
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GPS精密星历插值方法的比较研究 总被引:17,自引:4,他引:17
GPS高精度测量中通常需要对GPS精密星历进行轨道插值,本文分别采用拉格朗日插值、切比雪夫多项式拟合以及线性逐次Neville插值三种方法对GPS卫星轨道进行了插值,比较了三种方法的特性及插值结果,得出了一些有益结论。 相似文献
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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明:3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献
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时间序列模型预测具有可靠性与高效性的特点。本文结合沉降监测工程,采用Matlab进行建模预报分析,分别基于预测模型(AR、MA、ARMA)进行应用。对比自回归模型、滑动平均模型及自回归滑动平均模型预测结果的精度,表明3种模型可预测期连续分布,模型组合可提高预测精度。 相似文献
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将DEM、坡度和坡向作为地形因子,基于ENVI/IDL编写MT-CLIM模型批量处理程序,使用改进MTCLIM模型对小兴安岭地区的地面气象台站进行太阳辐射模拟,并将模拟结果分别与辐射台站实测数据和二次趋势面统计模型进行验证。研究结果表明:从整年上,其与辐射台站的拟合精度R2为0.813 3,其中,夏季模拟太阳辐射日值拟合精度偏低,而其与二次趋势面统计模型拟合精度R2值范围为0.571 3~0.793 3;采用改进的MT-CLIM模型模拟较大区域的太阳辐射,比统计模型具有更好的普适性和高效性,能获得较好的中高纬低山丘陵区模拟效果,且为森林生态过程模型的输入参数研究提供依据。 相似文献
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对建筑物进行沉降监测并预报其变化趋势,能有效保障建筑物的安全性。本文提出一种基于小波变换的ARMA模型用于建筑物沉降预报。利用小波多尺度分析将沉降监测数据分解为高频信号和低频信号,并分别采用ARMA模型进行预测,然后将各序列预测结果进行合成,得到最终预测结果。并以青岛市某高层建筑物监测数据为例,分别采用传统ARMA模型以及基于小波变换的ARMA模型进行预报对比分析,结果表明基于小波变换的ARMA模型取得了较高的预报精度。 相似文献
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时空Kalman滤波可对变形监测数据进行时空滤波去噪、数据插补和变形预测,本文利用时空Kalman滤波进行变形分析,从模型原理及试验两方面比较分析了Kriged Kalman filter(KKF)、space time Kalman filter(STKF)和spatio-temporal mixed effects(STME) 3种典型时空Kalman滤波模型的性能和适用性。结果表明:3种时空Kalman滤波模型均基于空间基函数及动力学模型组合形式描述时空数据的时空相关性,其主要差异在于空间变异的描述形式不同、空间基函数和状态转移矩阵构造过程不同及模型降维方法不同。在适用性方面,KKF模型更适合于稀疏测站的变形分析,STKF模型及STME模型更适合于海量测站的变形分析。在变形分析应用效果方面,3种时空Kalman滤波模型均具有较高精度的时空滤波去噪、数据插补和变形预测性能,其滤波结果相对于普通Kalman滤波结果的平均改善率为21.1%,其缺失数据插补结果相对于Hermite时间插值结果的平均改善率为42.4%,其空间预测结果相对于Kriging空间插值结果的平均改善率为65.3%,其对已知测站未来变形的时空预测结果相对于普通Kalman滤波时间预测结果的平均改善率为20.6%,其对非观测站点未来变形的时空预测结果相对于Kalman滤波+Kriging组合模型预测结果的平均改善率为20.5%。 相似文献
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