典型文献
一种CORS站高程序列非线性趋势项分析方法
文献摘要：
针对传统线性模型通过拟合连续运行参考站(CORS)高程时间序列趋势项,使CORS站运动趋势单一化导致无法体现测站各自运动特性的问题,该文提出一种基于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.首先,用K均值聚类整体经验模态分解方法对CORS站高程时间序列进行分解;其次,基于排列熵理论进行非线性趋势项的定量识别与合成;最后,采用正弦函数模型、线性多项式模型、傅里叶模型对非线性趋势项进行建模拟合并讨论拟合精度.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;3种模型中,傅里叶模型拟合效果最佳.
文献关键词：
CORS;非线性趋势项;K均值;排列熵;线性多项式模型;傅里叶模型;正弦函数模型
中图分类号：
作者姓名：
王志勇;王崇倡;刘宇晨;金泽林;焦亚沁
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;中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京 210000;江苏海洋大学海洋技术与测绘学院,江苏连云港 222000
文献出处：
引用格式：
[1]王志勇;王崇倡;刘宇晨;金泽林;焦亚沁-.一种CORS站高程序列非线性趋势项分析方法)[J].测绘科学,2022(04):44-51
A类：
线性多项式模型
B类：
CORS,非线性趋势项,线性模型,过拟合,连续运行参考站,高程时间序列,单一化,测站,自运动,运动特性,定量识别,估计方法,均值聚类,整体经验模态分解,分解方法,排列熵,熵理论,正弦函数模型,傅里叶模型,拟合精度,模型拟合,拟合效果
AB值：
0.212833
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
