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为快速有效地分离GPS坐标时间序列中的共模误差(common mode error,CME),采用区域堆栈滤波法、加权堆栈滤波法、相关加权叠加滤波法、距离加权滤波法、主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)5种滤波方法对GPS坐标时间序列进行CME处理;基于MATLAB设计了相应的GPS坐标时间序列CME分离工具。并以8个GPS基准站的坐标序列为对象,对去除CME后的GPS坐标序列进行噪声模型分析。结果表明,这5种方法能有效降低各站点坐标时间序列的不确定性,提高坐标序列精度,相比其他方法,PCA法滤波效果更好;此外,去除CME后的时间序列最佳噪声模型发生了改变,且GPS站坐标序列噪声模型呈现出多样性并存在个体差异。 相似文献
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针对常规支持向量机预测模型在变形数据处理预测中的不足,本文提出了一种基于改进灰狼算法的支持向量回归模型。重新定义了灰狼算法中的收敛因子,并引入多项式变异算子,使得算法在收敛方面得到改善;将具有局部特征的柯西核函数和具有全局特征的多项式核函数进行组合,以此来综合核函数的两种不同特性,提高预测数据集的整体精度。采用基坑监测项目数据对模型预测能力进行实验,并与其他模型进行对比分析。结果表明,本文模型对结构变形发展演化的非线性特征拟合精度更高,可以应用到时间序列变化的数据预测处理。 相似文献
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针对多数GPS时间序列分析中未考虑与时间有关的噪声问题,该文利用GAMIT/GLOBK软件对尼泊尔地震前2011—2015年连续观测的GPS数据进行解算,对时间序列进行噪声分析,利用频谱分析法确定噪声模型,最后在考虑噪声特征下,利用时间序列分析软件CATS估算其周期性和站点速度场。结果表明:尼泊尔境内的连续站的最佳噪声模型是"白噪声+闪烁噪声";没考虑时间序列中时间相关的噪声,水平速度场估算误差被低估7~8倍;同时该区域GPS时间序列存在波峰较为一致的周期运动,区域内的水文荷载是造成该现象的主要原因,因此在研究该地区地壳构造运动时,必须考虑水文荷载等非构造运动带来的干扰。 相似文献
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