小波时间序列分析在高铁沉降变形中的应用

采用小波时间序列预测模型,建立基本思想和实现步骤,结合某高铁沉降监测数据,利用db3小波对原始数据进行去噪,在此基础上,建立了AR(2)模型,与运用时间序列方法所求出的预测值,进行比较分析,结果表明,采用小波时间序列预测模型,求出的预测值精度更高,具有很强的实用性。     

环境因素对山东GPS基准站垂直位移的影响分析

基于山东地壳运动GPS观测网络(CMONOSD)提供的连续观测结果,经过GAMIT/GLOBK软件处理,再采用GRACE,LAD,SG及GLDAS分析陆地水引起的重力变化,分析证明,在该地区陆地水导致的空间重力变化可达100.12±0.7 nms-2量级,采用LAD模型会导致重力长期以微小趋势上升,反之采用GLDAS模型会导致重力长期以微小趋势下降。通过研究大气负荷、陆地水和非潮汐海洋对山东省各基准站垂直位移的影响,发现大气负荷对台站垂直位移的影响最大为8 mm,陆地水次之,非潮汐海洋的影响最小。     

基于时间序列分析和灰色理论的建筑物沉降预测模型研究

基于时间序列分析方法建立建筑物沉降预测模型,其中通过二次移动平均法提取出沉降监测序列中的趋势项,并在此基础上采用灰色系统理论动态GM（1,1）模型进行趋势项预测。实际算例结果表明,该模型能够较好地预测沉降变化的发展趋势,并具有较高的预测精度,证明了该预测模型具有一定的可行性和有效性。     

城市地铁变形监测数据处理

为确保地铁施工安全进行变形监测是非常重要的手段,而变形监测的最终目的是预测,即对观测物的未来形态进行预报和分析。时间序列的原理是找出事物随时间变化的规律,从而对数据变化趋势做出正确的分析和预报。本文通过对时间序列的研究对长春地铁繁荣路站的变形监测数据进行了分析和预报。     

GNSS载波相位精密时间传递数据处理技术综述

精密时间传递是时频领域最为基础的工作之一,在科技、经济、军事和社会生活中具有重要作用.全球卫星导航系统(GNSS)因其众多优势成为精密时间传递的重要手段,尤其是近些年发展的基于高精度载波相位观测值的时间传递技术成为GNSS时频领域的研究热点.本文对GNSS载波相位精密时间传递相关的研究进行了全面总结,对其数据处理涉及的观测模型、模糊度处理方法进行了归纳阐述,对精准性、一致性、稳健性、连续性、实时性、完好性等技术进行了探讨,并指出该领域未来应该重点解决非差与差分处理模型统一性、不同机理融合时间服务统一性和天空地海地下时间服务无缝性问题.     

基于EMD的改进型3δ粗差探测方法

针对全球卫星导航系统（GNSS）时间序列粗差多、分布随机的问题,提出一种基于经验模态分解（EMD）的改进型3δ粗差探测方法。新方法基本思想是：先利用3δ准则初步探测全球导航卫星系统（GNSS）时间序列粗差并插补,再将GNSS时间序列分解为若干时间尺度的固有模态函数（IMF）分量,再利用相关系数法信噪分离,最后利用3δ准则对残差序列进行粗差探测。利用模拟数据和实际工程数据对比EMD-3δ方法相对于常规LS(Least Squares)-3δ法的粗差探测效果。模拟实验数据表明,EMD-3δ法能够探测92.7%的粗差,LS-3δ方法仅能探测48.3%的粗差。来自斯克里普斯轨道和永久阵列中心（SOPAC）的GNSS时间序列数据进一步表明EMD-3δ能较传统方法更有效地探测粗差。     

桥梁变形的AR预报模型研究

基于时间序列分析卵论,提出以统一的AR模型对平稳可逆的随机时间序列建模的新方法.结合桥梁沉降监测的具体实例应用AR模型进行预报.结果表明,应用AR模型预报桥梁变形,具有模型形式简单、计算量和存储量较小、便于上机实现、模型顶测精度高等优点.     

南极DOME-A区域GPS测量精度等级的探讨

以DOME-A区域第24次南极GPS测量为案例,进行了GPS测量精度与起算点分布、观测时间长短、以及数据处理软件关系的实验,统计分析了不同情况下的GPS控制点坐标精度误差,探讨确定了其精度等级和应用范围,最后的结论可供南极测量GPS用户参考.     

1：25万地形图数据挖掘初探

为使1：25万地形图在国民经济建设中得到充分利用，提出对1：25万地形图进行数据挖掘设想，并介绍了1：25万地形图的空间特性、时间特性和属性特性方面进行数据挖掘的方法，重点探讨地形图属性因子评价标准的建立及对属性因子进行数理统计分析的方法。     

新技术在北极星天文方位角测量中的应用

使用GPS接收机的UTC作为北极星天文方位角测量的时间比对的标准时间，利用推估UTl与UTC的差值，将时间归算到UTl的方法，可满足各等级天文方位角测量的要求，现场计算零点恒星时和北极星坐标的精度满足北极星天文方位角测量的要求，实现了现场评估测量精度。