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摘要:
针对传统的单一模型和非线性GM(1,1)-AR组合模型无法实现对非平稳、含噪时间序列信号进行优化处理的问题,该文提出了一种新的基于小波的GM(1,1)-AR模型预测算法.采用小波变换原理对监测数据进行消噪处理和不同频带的分离,有效地获取了实际变形量;利用GM(1,1)模型和AR时序分析模型对具有确定性的趋势项和不确定性的随机项进行建模组合,较好地综合了灰色模型拟合功能强大和时间序列善于处理细节信息两者优势.通过工程实例对比分析结果表明:基于小波的GM(1,1)-AR模型不仅有效剔除了多余噪声,还利用各种模型有机嵌套组合实现优势互补,新算法预测结果比各单一模型、非线性GM(1,1)-AR模型结果更为精确.
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文献信息
篇名 一种改进灰色预测模型在变形预测中的应用
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 变形分析 小波去噪 GM(1,1)-AR模型
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 基础研究
研究方向 页码范围 35-38,63
页数 5页 分类号 P208
字数 语种 中文
DOI 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.03.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 文鸿雁 桂林理工大学测绘地理信息学院 42 200 9.0 11.0
5 周吕 桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室 23 120 8.0 10.0
9 容静 桂林理工大学测绘地理信息学院 1 15 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
变形分析
小波去噪
GM(1,1)-AR模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
7258
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