| 顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法 |
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| 引用本文： | 鲁铁定,陶蕊,贺小星,程远明,周子琪.顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法[J].国防科技大学学报,2023,45(2):121-130. |
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| 作者姓名： | 鲁铁定 陶蕊 贺小星 程远明 周子琪 |
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| 作者单位： | 东华理工大学 测绘工程学院, 江西 南昌 330013;江西理工大学 土木与测绘工程学院, 江西 赣州 341000;南昌市城市规划设计研究总院, 江西 南昌 330200 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(42061077,42064001,42104023)；国家重点研发计划资助项目(2016YFB0501405)；江西省自然科学基金资助项目(2017BAB203032)；江西理工大学高层次人才科研启动资助项目(2021205200100564) |
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| 摘 要： | 全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点，在深入研究Prophet预测模型的基础上，针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性，提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪，再对降噪后的序列进行分解预测，最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究，实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法，GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。
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| 关 键 词： | Prophet 经验模态分解 降噪 时间序列预测 组合模型 |
| 收稿时间： | 2021/4/23 0:00:00 |
Prophet method of GNSS vertical time series prediction considering the influence of noise |
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| LU Tieding,TAO Rui,HE Xiaoxing,CHENG Yuanming,ZHOU Ziqi.Prophet method of GNSS vertical time series prediction considering the influence of noise[J].Journal of National University of Defense Technology,2023,45(2):121-130. |
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| Authors: | LU Tieding TAO Rui HE Xiaoxing CHENG Yuanming ZHOU Ziqi |
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| Institution: | Faculty of Geomatics, East China University of Technology, Nanchang 330013, China;School of Civil and Surveying & Mapping Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China;Nanchang Urban Planning & Design Institute, Nanchang 330200, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Prophet empirical mode decomposition noise reduction time series prediction combined model |
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