在GNSS觀測站的長期觀測中,因接收機(jī)故障、衛(wèi)星異常及后續(xù)粗差剔除等因素,導(dǎo)致觀測數(shù)據(jù)不可避免地出現(xiàn)缺失,影響數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性及進(jìn)一步的主成分分析、頻譜分析等,因而對GNSS坐標(biāo)時間序列的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插值補(bǔ)全具有十分重要的意義。對于時間序列插值問題,已有研究較為豐富,但常用的傳統(tǒng)插值法、經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)法、奇異譜分析法等時間序列插值方法,仍然存在一些不足:對于時間序列的局部特征擬合欠佳;或其適用條件嚴(yán)苛,不利于推廣應(yīng)用,易造成重建時間序列的人為失真等。本文基于雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于“中國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)”中基準(zhǔn)站的GNSS坐標(biāo)時間序列插值補(bǔ)全研究。鑒于各觀測站點(diǎn)普遍數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,無法直接使用連續(xù)多個年份的完整樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,本文首先以某一觀測站單個年份的完整坐標(biāo)時間序列為實(shí)驗(yàn)樣本,按照缺失序列分別位于原始序列的右側(cè)、左側(cè)和中部三個不同位置,設(shè)定三組對照實(shí)驗(yàn)。在每一對照實(shí)驗(yàn)下,分別進(jìn)行序列連續(xù)缺失3天、6天、9天、12天、15天時的插值補(bǔ)全,初步驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀糜谛蛄胁逯笛a(bǔ)全的準(zhǔn)確度和有效性。最后,使用經(jīng)驗(yàn)證的有效實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?補(bǔ)全同一觀測站多年份觀測數(shù)據(jù)中的多處缺失,構(gòu)造完整的連續(xù)多個... 

【文章來源】：太原理工大學(xué)山西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

一IB卜LsTM模型進(jìn)行序列缺失數(shù)據(jù)插值補(bǔ)全的步驟Flgl一1StePsforInterpolationofscqucncemlsslngdataus”lgBI一LSTMmodcl

.1 經(jīng)典循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理）RNN 經(jīng)典結(jié)構(gòu)時間序列數(shù)據(jù)，是一系列對觀測對象的等間距觀測值，隨著觀測周期的增加，觀測常存在著某種趨勢性變化。由于事物的發(fā)展具有延續(xù)性，故某一時刻的數(shù)據(jù)往往不立存在的，與其鄰近位置的觀測值存在著一定的信息關(guān)聯(lián)，進(jìn)而利用歷史數(shù)據(jù)可以時間序列的發(fā)展趨勢，實(shí)現(xiàn)對未來時刻觀測值的預(yù)測[33]。對于 GNSS 坐標(biāo)時間序列，受地球板塊運(yùn)動、地球海潮、大氣負(fù)載及固體潮等因素的周期性變化，因而基準(zhǔn)站期觀測數(shù)據(jù)存在水平時間序列分量的長期線性趨勢和高程時間序列分量的長周期化[34]，體現(xiàn)了觀測對象變化的延續(xù)性，并且可以通過訓(xùn)練適當(dāng)?shù)?RNN 模型來描述變化規(guī)律，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對某一時刻觀測值的預(yù)測。

太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文性”較差。例如，“太原是座古老的城市，汾河水流淌在三晉大地，培育了一片沃養(yǎng)育著世世代代的晉人兒女。然而，由于污染嚴(yán)重，城市被霧霾籠罩，汾河水已不再澈……太原的天空是灰色的”，當(dāng)要預(yù)測最后的顏色時，短期依賴的經(jīng)典 RNN 模型不能很好地預(yù)測出正確結(jié)果。因此對于此類案例，據(jù)當(dāng)前時刻 t 距離較遠(yuǎn)的某一時刻關(guān)鍵觀測值信息，具有較大的權(quán)重，應(yīng)當(dāng)保存其隱藏層狀態(tài)，以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)的準(zhǔn)確度。SePPHochreiter 等于 1997 年提出了 LSTM 結(jié)構(gòu)[37]，基于 LSTM 結(jié)構(gòu)的神網(wǎng)絡(luò)模型能夠較好地解決如上問題，且在較多的應(yīng)用案例中實(shí)驗(yàn)效果優(yōu)于經(jīng)典的 R結(jié)構(gòu)模型[19]。遺忘門

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[4]基于改進(jìn)奇異譜分析方法提取GNSS坐標(biāo)時間序列趨勢項及季節(jié)項信息[D]. 張旺.西南交通大學(xué) 2017
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[7]基于時間序列分析的股票預(yù)測模型研究[D]. 郝博乾.電子科技大學(xué) 2011



本文編號：3018710