最优组合预测模型及其在变形预测中的应用
将GPS动态变形监测与动态数据处理、动态预测预报有效地结合起来，充分利用GPS动态变形监测的实时数据，进而作出更加合理有效的预测是目前许多学者关心的课题。论文在简要介绍最优组合预测模型的基础上，以误差平方和最小为目标函数来确定最佳权系数，实现变形预测模型的最优组合。由于该方法充分考虑了变形的不确定性，对变形的时变特性具有较强的适应能力，从而大大提高预报的精度。通过利用GPS动态变形监测数据并与单一的回归分析模型、灰色预测模型、时间序列模型、卡尔曼滤波模型等的预测精度比较分析，验证了变形监测组合预测模型的有效性和实用性。
变形监测 组合预测 卡尔曼滤波 时间序列 回归分析
成枢 刘国林 高放
山东科技大学测绘信息科学与工程学院,山东青岛,266510
国内会议
南京
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2008-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）