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针对现有非稳定非线性余水位预测模型较少和精度较低的问题,本文研究基于MEEMD算法与遗传优化BP神经网络的余水位组合预测模型。利用夏威夷岛4个长期验潮站获取的余水位时序数据,首先采用遗传算法MEEMD对余水位时序数据进行处理分析,得到较为稳定的余水位IMF分量;然后将经过遗传算法优化后分解的较为稳定的各个IMF分量作为BP神经网络预测模型的输入变量,分别建立12、24、48 h短期余水位的MEEMD遗传算法优化BP神经网络预测模型。通过与非优化BP神经网络预测模型结果进行对比分析,结果表明,优化前后均方根误差的偏差最高达2.03 cm,验证了预测24 h内的短期余水位仍保持其相关特性。该组合预测模型对于分析余水位变化规律和潮汐预报的精度、水位改正等均有重要意义。 相似文献
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GPS-RTK流动站误差影响分析与对策 总被引:5,自引:0,他引:5
从RTK系统特点出发,分析RTK测量误差来源,探讨各类误差来源的影响特征与规律。在探讨与流动站及其观测作业有关的误差中,详细研究天线姿态误差、坐标系统转换误差、大地水准面差距内插误差影响。提出相应的技术措施与对策。 相似文献
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城市地理信息系统数据更新方式研究 总被引:4,自引:1,他引:3
阐述了城市基础地理数据更新的原则和内容,对各种数据更新方式的作业流程、适用范围以及工作要点,对基于无线通讯方式的PDA数据更新方式的应用前景进行了展望,提出了采取行政立法,利用各种工程竣工测量资料对基础地理数据进行更新的建议。 相似文献
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