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1.
针对GNSS高程坐标时间序列非平稳性与非线性等特点,在深入分析Prophet模型与随机森林(ran-dom forest,RF)模型特性的基础上,构建了Prophet-RF组合预测模型,解决了Prophet模型对时间序列非线性部分预测能力较弱的缺陷,且该组合模型具有较强的鲁棒性.本文选用BJFS站高程方向的连续观测数据... 相似文献
2.
针对GNSS坐标时间序列中存在数据缺失的问题,提出将Prophet模型应用于GNSS坐标时间序列的插值中。设计不同的数据随机缺失比例和连续缺失长度,使用Prophet模型、拉格朗日法和三次样条法进行对比实验。结果表明,Prophet模型在GNSS坐标时间序列中具有更高的插值精度并能够保持较好的稳定性,且对于连续缺失的数据插值有着明显的优势。 相似文献
3.
《地球科学与环境学报》2021,(5)
采用GNSS技术进行滑坡变形监测时,由于多路径等观测误差的存在,直接使用GNSS监测结果进行变形预测会影响预测结果的精度。为了探讨GNSS测量误差对变形预测结果的影响程度,考虑到滑坡系统的混沌特性,采用混沌理论对陕西泾阳地区庙店滑坡GNSS变形监测结果抑噪处理前后的时间序列进行了对比分析。首先,采用互信息量法确定监测序列的时间延迟、用改进的虚假邻近点法(Cao算法)确定嵌入维数,获取相空间重构参数;然后使用最大Lyapunov指数对两种变形监测序列进行混沌特性识别;最后,分别使用加权一阶局域预测方法、最大Lyapunov指数预测方法和BP神经网络预测方法对滑坡变形监测结果进行预测。结果表明:GNSS滑坡变形监测结果抑噪处理前后的时间序列满足混沌特性,说明滑坡系统具有混沌特性;在3种混沌时间序列预测方法中,BP神经网络预测方法的效果较好,且该方法预测结果的平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)分别为0.4 mm和11.9%,经过S-变换抑噪处理后,预测结果的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.1 mm和4.1%,预测效果有明显改善。 相似文献
4.
为提高PM2.5浓度预测的时效和精度,本文综合大气污染物、GNSS水汽和风速等观测要素,利用FFT与LSTM神经网络方法构建PM2.5浓度预测模型,开展未来24 h的PM2.5浓度预测研究。首先对大气污染物、GNSS水汽和风速等观测要素进行快速傅里叶变换,提取各类要素的公共变化周期,获得最佳公共周期为216 h;然后选取最佳公共周期长度的各类要素作为模型输入,24 h序列的PM2.5浓度作为模型输出,分别以PM2.5单要素的RBF神经网络和融合大气污染物、风速、GNSS水汽的LSTM神经网络构建PM2.5浓度预测模型;最后利用实测PM2.5浓度序列分别对2种模型开展外部可靠性检验,将RMSE和IA作为评价指标进行模型精度评价。研究结果表明,基于FFT-LSTM的PM2.5浓度预测模型的RMSE和IA分别为16.22 μg/m3和84.36%,模型预测精度较好,可有效预测未来24 h的PM2.5浓度,该模型可为大气污染防治部门空气质量预测提供参考。 相似文献
5.
通过分析广西4个探空站资料，结合GGOS Atmosphere格网Tm数据，建立随高程增大的温度递减率模型。根据温度递减率模型分别采用反距离加权法、双线性插值法、新反距离加权法和新双线性插值法计算探空站Tm，通过分析插值误差建立广西非气象参数Tm模型，并与Bevis模型、中国东部模型、广西模型进行比较。结果表明，温度递减率模型的Tm插值精度相对其他3种模型有比较明显的提升，4种方法的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）在1~2 K之间；广西非气象参数Tm模型的插值精度得到进一步提高，百色站的MAE约为2 K，其余站点的MAE和RMSE均在1 K左右，能满足可降水量反演的精度要求。 相似文献
6.
准确、可靠的短时客流预测可为城市轨道交通提供运营决策支持。本研究以基于Transformer机制的LSTM网络、深度注意力模块和CNN网络为基础,提出了城市轨道交通网络级多步短时客流预测模型（STIPM）。该预测模型由3个分支组成,分支一以时间序列进站客流为输入,提出了基于Transformer机制的LSTM网络提取该数据中的时间相关性;分支二以基于时间步的OD数据为输入,提出了深度注意力模块挖掘数据中大量的时间、空间相关性,利用基于时间步的OD数据能够更好地展现站间联系紧密程度和全局信息,从而完成了拓扑网络信息提取;分支三的输入为POI数据,使用CNN网络获取其时空相关性,并作为时间与空间特征之间的纽带。为了保证在预测精度足够高的条件下,获得更长的预测时间和更详细的预测信息,本文采用“神经网络多输出”策略,完成了多步预测任务。本文在2个大规模城市轨道交通真实数据集中对该模型进行测试,并将预测结果与10个基准模型和4个消融实验模型进行对比,在RMSE、MAE与WMAPE评估指标中,STIPM模型均得到最高的预测精度,结果表明该模型具有一定的优越性与鲁棒性。 相似文献
7.
为建立高精度的边坡位移预测模型，采用相空间重构（PSR）将边坡位移时间序列数据转换为多维数据，同时构造小波核函数改进的支持向量机模型，建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机（SVM）模型、小波支持向量机（WSVM）模型和基于相空间重构的支持向量机（PSR-SVM）模型预测结果进行对比，通过平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）和均方根误差（RMSE）3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明，PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型，边坡位移预测的精度明显提升。 相似文献
8.
针对电离层TEC非线性、非平稳的特点,建立一种基于Prophet与Elman神经网络相结合的残差改正电离层短期预报模型。利用该模型对IGS提供的不同太阳活动程度期间的电离层TEC时间序列进行建模预报。结果显示,改正模型能够反映电离层TEC的变化特征,在太阳活动低年和太阳活动高年预报的平均相对精度分别为92.9%和92.2%,均方根误差分别为0.94 TECu和1.77 TECu,精度较Prophet-Elman模型及单一Elman模型有显著提高。 相似文献
9.
熊思亦熊永良 《大地测量与地球动力学》2023,(9):899-903
为提高海平面变化预测精度,将自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合,采用“分解-预测-重组”思路,提出一种海平面变化预测组合方法CEEMDAN-LSTM。结果表明,相对于直接使用LSTM神经网络进行预测(MAE=16.87 mm, RMSE=21.51 mm),以及已有的EEMD-BP神经网络组合方法(MAE=10.4 mm, RMSE=15.44 mm),CEEMDAN-LSTM组合方法预测表现最优(MAE=8.89 mm, RMSE=11.34 mm),具有最低的预测误差。 相似文献
10.
基于38景Sentinel-1 SAR影像,利用SBAS-InSAR技术获取2019-02-2021-10引黄济青沿线地表形变的分布、量级及时空演化特征等信息;然后,使用形变梯度分析引黄济青沿线地表的稳定性;最后,利用Prophet模型对引黄济青沿线若干特征点的地表形变进行预测。研究表明,SBAS-InSAR能够获取引黄济青沿线及其周边区域大范围、长时间序列的地表形变情况,横纵剖面线形变梯度值比较大的区域与地表形变严重区高度吻合;基于SBAS-InSAR的监测结果,利用Prophet模型能够对形变较小的特征点进行较好的模拟和预测。 相似文献
11.
针对现有区域天顶对流层延迟(ZTD)模型属于函数或格网型,参数固定,且难以表达ZTD时空快速变化特性等问题,提出一种基于小波变换、傅里叶级数拟合、自回归(AR)、支持向量回归(SVR)的组合预报新模型构建方法。该模型在时域内对ZTD序列进行小波变换,分解出低频和高频序列。低频序列采用傅里叶级数拟合成时间函数,高频序列则由AR进行预报。在空间域内利用SVR建立位置参数向傅里叶级数参数的映射。在该模型中输入时间与位置信息即可获取ZTD预报值。利用94个GNSS基站2 a的ZTD数据进行建模,24个GNSS基站1 a的ZTD数据进行预测对比。结果表明,实测值与模型预报值之间的平均偏差为-2.02 mm,均方根误差为3.07 cm,优于大部分区域ZTD模型。在伪距单点定位测试中,该模型能够显著提高定位精度。实验表明,该组合模型具有较高的预报精度和可靠性,具有一定的应用价值。 相似文献
12.
针对地表沉降预测研究中单一传统方法预测精度较低、预测过程不稳定等问题,提出一种经验小波变换(EWT)与Prophet预测模型相结合的优化预测方法.以江西省上饶市德兴矿区为例,采用30景哨兵1号影像进行SBAS-InSAR沉降研究,并获取该区域研究时段内的沉降时序数据.首先对原始沉降时序数据进行EWT自适应分解,分解产生... 相似文献
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针对日长变化参数序列中蕴含的复杂非线性特征会严重影响其预报精度的问题,同时为探讨引入大气角动量序列是否有助于提升预报精度,提出一种Prophet拟合外推联合向量自回归(vector autoregression,VAR)残差补偿的组合模型用于日长预报.选用2008～2020年的日长变化参数序列进行实验,同时设计不顾及大... 相似文献
14.
星载激光雷达ICESat-2和GEDI可以为数字高程模型产品的精度评价与修正提供全球覆盖的、可靠的高精度参考数据源。然而,现有的DEM修正方法主要是针对DEM误差中的植被高信号且多采用线性回归模型。为此,本文分析了ASTER GDEM v3精度与土地覆盖类型、高程、坡度、起伏度及植被覆盖率的关系。在此基础上,提出了一种考虑上述多种精度影响因素并结合XGBoost和空间插值的DEM误差修正方法。结果分析表明:原始ASTER GDEM的误差整体呈正态分布,平均误差为-3.463 m,存在较大负偏差,高程精度随着高程、坡度、起伏度及植被覆盖率VCF的增大呈降低趋势;经过修正后,ASTER GDEM平均误差降低到了-0.233 m,负偏差得到有效改善,整体平均绝对误差降低了26.04%,整体均方差降低了23.56%,耕地、林地、草地、湿地、水域及人造地表的DEM平均绝对误差和均方差都有不同程度的降低;本文提出的方法对多种特征要素与地形误差间的非线性关系进行拟合建模,在研究区取得了较好的修正效果。 相似文献
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根据长三角地区7个探空站基于积分法计算的2016年大气水汽转换系数（K值）,利用多元线性拟合分别构建不顾及高程的Emardson-I精化模型和顾及高程的Emardson-H精化模型,并用2017年的K值验证两种模型的精度。实验结果表明,Emardson-H预报模型的MAE和RMS分别为0.001 297和0.001 616,略优于Emardson-I预报模型的0.001 303和0.001 620;基于两种新模型的GNSS-PWV反演精度相当,其MAE和RMS均优于0.6 mm。因此,Emardson-I模型以其无需实测气象参数和无需顾及高程在长三角地区的地基GNSS气象学实时应用中具有更好的效率优势。 相似文献