测绘科学

2016, v.41;No.215(05) 137-142

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卡尔曼-非等时距加权灰色线性组合模型探讨
Discussion on non-equal interval weighted gray linear combination with Kalman filter

吴少华;程朋根;胡智仁;

摘要(Abstract):

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。

关键词(KeyWords): 变形监测;非等时距;卡尔曼滤波;加权灰色线性组合

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(41161069);; 广西空间信息与测绘重点实验室资助课题(13-051-14-18,11-031-08-26);; 江西省教育厅科技资助项目(GJJ12384);; 测绘地理信息江西省研究生教育创新基地项目

作者(Author): 吴少华;程朋根;胡智仁;

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DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.05.029

参考文献(References):

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