典型文献
基于Prophet-XGBoost模型的GNSS高程时间序列预测
文献摘要：
针对GNSS时间序列非平稳性和非线性等特点,通过分析XGBoost模型与Prophet模型的适用性与特点,构建Prophet-XGBoost预测模型.该模型先通过Prophet模型对GNSS原始时间序列进行分解,然后通过XGBoost模型进行分部预测,等权相加得到预测结果.实验选用ALGO、ALRT、BRST三个IGS站U分量日坐标时间序列数据,采用MAE和RMSE作为评价指标.结果表明,与单一的XGBoost模型和Prophet模型相比,Prophet-XGBoost模型的MAE和RMSE值均得到一定程度优化,说明该模型具备有效性,可用于GNSS时间序列预测.
文献关键词：
XGBoost模型;Prophet模型;时间序列;预测
中图分类号：
作者姓名：
鲁铁定;李祯
作者机构：
东华理工大学测绘工程学院,南昌市广兰大道418号,330013
文献出处：
引用格式：
[1]鲁铁定;李祯-.基于Prophet-XGBoost模型的GNSS高程时间序列预测)[J].大地测量与地球动力学,2022(09):898-903
A类：
ALGO,ALRT,BRST
B类：
Prophet,XGBoost,GNSS,高程时间序列,时间序列预测,非平稳性,分部,权相,相加,加得,IGS,坐标时间序列,时间序列数据,MAE,RMSE,备有
AB值：
0.28245
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