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提出一种利用先验方差信息进行测量数据处理中粗差估计的新方法——先验方差待定参数法。该方法无需进行最小二乘和假设检验,计算简便。从基本原理出发,给出其数学模型,然后通过3个算例,与QUAD法等其他常用的粗差估计方法进行对比,证明该方法的可靠性和实用性。 相似文献
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利用重力场恢复与气候实验卫星反演的陆地水储量和全球陆地数据同化系统（global land data assimilation system,GLDAS）水文模型,从流域降雨分布信息出发,结合季节调整技术和非线性自回归（non-linear autoregressive,NAR）神经网络对流域地下水储量变化进行预测,并与未经过季节调整的NAR神经网络、自回归（autoregressive, AR）模型以及季节性自回归差分移动平均（seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA）模型进行对比分析。以长江流域、勒拿河流域、鄂毕河流域以及叶尼塞河流域为例,结果表明,经过季节调整后的流域降雨和地下水分别服从独立分布和一阶自回归模型,为NAR神经网络时延数的确定提供了新的途径。经过季节调整后的NAR神经网络的预测结果在4个流域的模型表现优于传统的AR模型和SARIMA模型,均方根误差在1 cm以内,相关系数超过0.96。结合季节调整和NAR神经网络提高了流域地下水储量预测精度,减少了训练参数,加快了神经网络的收敛速度。 相似文献
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利用2003-01~2014-12 CSR和JPL的RL06 Mascon解、RL06球谐系数（SH）解及level-3等6种GRACE时变重力场模型数据和GPM数据产品,分别计算长江流域的水储量和降雨变化,并利用广义三角帽方法分析GRACE数据的不确定性,同时计算水储量亏损指数（WSDI）,以监测和分析长江流域干旱的时空特征,并与改进的帕默尔指数（scPDSI）进行对比。结果表明：目前在反演水储量变化方面,Mascon方法的不确定性小于球谐系数法,JPL_M、CSR_M、CSR_L3、JPL_L3、CSR_SH和JPL_SH的具体不确定性分别为3.51 mm、3.78 mm、5.45 mm、9.87 mm、9.12 mm及10.71 mm;降雨是影响长江流域水储量变化的重要因素,两者的相关系数达0.67,同时两者都具有明显的季节性变化;水储量亏损指数探测到2003-01~2014-12长江流域共历经6次干旱事件,最长时间的干旱始于2003-02,持续24个月;最严重的干旱发生于2006年春季和2011年夏季,强度分别为2.15和1.97;平均水储量亏损指数的空间分布表明,2006-07~2007-06几乎整个长江流域都处于干旱状态,而2011-03~11干旱主要集中于长江流域下游、中游和上游东南地区。 相似文献
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摘 要： 基于概括函数模型,从Helmert型方差分量估计原理导出处理同类观测值包含多个方差分量的估计公式,即扩展的Helmert型方差分量通用公式,并给出其简化通用公式及特殊情况。 相似文献
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