卡尔曼-非等时距加权灰色线性组合模型探讨

• 作者: 吴少华 程朋根 胡智仁
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 变形监测 非等时距 卡尔曼滤波 加权灰色线性组合
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 137-142
• 分类号: P208
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.05.029

摘要

针对监测数据中不可避免的含有随机噪声以及监测时间往往不是等时距的问题,该文提出了一种基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合方法:首先对原始变形监测数据进行卡尔曼滤波处理,有效剔除随机噪声的影响;然后利用滤波后的数据建立非等时间间隔的加权灰色线性组合模型进行预测;最后进行对比分析.该模型不仅具有线性回归以及GM(1,1)的特点,而且克服了传统GM(1,1)的不足.实验结果表明,基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合模型不仅可以有效的剔除监测数据中的随机噪声,而且提高了模型精度,具有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程朋根	东华理工大学测绘工程学院	134	1591	23.0	36.0
5	吴少华	东华理工大学测绘工程学院	9	17	3.0	4.0
9	胡智仁		5	11	2.0	3.0