变形监测缺失数据序列灰色建模方法探讨

• 作者: 周清 王奉伟
• 来源期刊: 测绘工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 缺失数据 非等间隔建模法 加权平均法 三次样条插值
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: P207|TU196
• 字数: 2406字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2016.12.014

摘要

在测量工作中，由于气候环境、观测方法、观测仪器以及观测人员自身因素等多方面的原因，可能造成观测数据的丢失或者不完全。文中针对这类数据的处理，采用加权平均法和三次样条插值法对缺失数据进行修复，建立GM （1，1）模型，并与非等间隔预测模型进行对比。通过两组仿真数据和两组实测数据验证发现：对于呈指数增长的序列和高增长序列修复之后建模预测精度更高；三次样条插值法数据修复后GM （1，1）建模预测精度较加权平均法预测精度更高；对于低增长序列，直接采用非等间隔建模预测精度更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周清	东华理工大学测绘工程学院	14	61	5.0	7.0
3	王奉伟	东华理工大学测绘工程学院	15	68	5.0	7.0