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CORS高程时间序列非线性趋势项模式识别与估计
文献摘要：
针对传统线性模型拟合连续运行参考站(CORS)高程时间序列使测站运动趋势单一化的问题,提出一种基于CORS高程时间序列本身的非线性趋势项定量识别与估计方法.该方法首先用K均值聚类整体经验模态分解方法,对CORS高程时间序列进行分解;其次,基于排列熵理论对非线性趋势项定量识别,统计决策适合的趋势项模型,并估计模型参数.实验结果表明:基于排列熵的非线性趋势项定量识别方法避免了人为判别误差,准确地反映了序列自身的变化趋势;通过比较傅里叶、正弦函数、线性多项式三种模型的拟合效果,发现傅里叶模型拟合效果最佳.
文献关键词：
高程时间序列;趋势项;排列熵;模型拟合;定量估计
中图分类号：
作者姓名：
张恒璟;王蕾;金泽林;兰文琦;齐昕
作者机构：
辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院,辽宁 阜新 123000
文献出处：
引用格式：
[1]张恒璟;王蕾;金泽林;兰文琦;齐昕-.CORS高程时间序列非线性趋势项模式识别与估计)[J].导航定位学报,2022(02):152-158
A类：
B类：
CORS,高程时间序列,非线性趋势项,模式识别,线性模型,模型拟合,连续运行参考站,测站,单一化,定量识别,估计方法,先用,均值聚类,整体经验模态分解,分解方法,排列熵,熵理论,正弦函数,多项式,拟合效果,傅里叶模型,定量估计
AB值：
0.267965
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