本文關(guān)鍵詞：顧及時序平穩(wěn)性的時空插值方法研究

  更多相關(guān)文章： 時空插值 平穩(wěn)性 時空尺度 時間序列分析 PM2.5

【摘要】：為了得到樣本的連續(xù)表面,空間插值方法是對樣本空間內(nèi)監(jiān)測點的離散測量數(shù)據(jù)進行空間分析的主要方法之一。近年來,隨著地理信息系統(tǒng)(GIS)、遙感技術(shù)(RS)、全球定位系統(tǒng)(GPS)和傳感器網(wǎng)絡(luò)(Sensor Network)的發(fā)展以及廣泛應(yīng)用,積累了大量的時空地理離散數(shù)據(jù)。對于離散時空數(shù)據(jù)的處理,雖然很多學(xué)者分別在空間角度和時間角度進行了研究,主要體現(xiàn)在對空間插值方法和時間序列分析方法的研究上。但是,很少有在基于時空一體化的基礎(chǔ)上,進行時空插值方法的研究。對于這些時空監(jiān)測數(shù)據(jù),一方面,其往往具有一定的空間關(guān)系和時間關(guān)系,而傳統(tǒng)方法并沒有考慮其時空相關(guān)性,往往只對其空間層面或者時間層面進行研究；另一方面,在傳感器的長時間監(jiān)測周期中,由于種種的機械原因和人為原因,容易出現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的缺失現(xiàn)象,傳統(tǒng)的插補處理往往采用時間序列方法或主觀法進行修補。因此,在對離散的時空監(jiān)測數(shù)據(jù)的進行處理過程中,現(xiàn)有的方法雖然能夠空間插值得到連續(xù)表面以及通過時間序列方法進行缺失數(shù)據(jù)的填補,但是這些方法并沒有顧及到時空數(shù)據(jù)的復(fù)雜時空關(guān)系,容易造成時空數(shù)據(jù)的維度信息丟失,進而對以后的研究造成潛在的影響。本文研究了基于形函數(shù)的時空插值方法,指出了其理論基礎(chǔ)存在的重大缺陷,即沒有考慮時序數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性特征。進而通過對計量經(jīng)濟學(xué)中的時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行探討,提出了一種顧及時序平穩(wěn)性的時空插值方法,并利用江蘇省23個主要城市的PM2.5時空數(shù)據(jù)集進行了實例驗證,并對比分析了顧及時序平穩(wěn)性時空插值方法與傳統(tǒng)的空間插值方法和時間序列分析方法。最后對該時空插值方法進行了原型系統(tǒng)的設(shè)計和開發(fā)。本文的主要研究內(nèi)容如下： 1.對基于形函數(shù)的時空插值方法理論基礎(chǔ)進行了研究,首先分析了二維和三維形函數(shù)定義及其特征；進而對基于形函數(shù)的兩種時空插值方法進行了對比分析,最終指出了擴展法存在的重大缺陷。 2.對計量經(jīng)濟學(xué)中的時序數(shù)據(jù)的處理方法進行深入研究,主要集中在時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性的驗證理論和方法上。進而對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)化處理方法進行了研究,并分別利用不同的指標(biāo)和處理方法對實例數(shù)據(jù)進行了平穩(wěn)化檢驗和平穩(wěn)化處理。 3.提出了一種顧及時序平穩(wěn)性的時空插值方法,并給出了算法的流程圖。進而通過實例數(shù)據(jù)進行算法驗證和誤差評估。然后將顧及時序平穩(wěn)性的時空插值方法與傳統(tǒng)的空間插值方法與時間序列分析方法進行了對比分析,指出了該方法的優(yōu)越性。 4.設(shè)計并實現(xiàn)了顧及時序平穩(wěn)性的時空插值系統(tǒng),該系統(tǒng)對本文中提出的時空插值方法進行算法包裝和系統(tǒng)設(shè)計,并利用實驗數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)驗證。
【關(guān)鍵詞】：時空插值 平穩(wěn)性 時空尺度 時間序列分析 PM2.5
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P208
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 圖索引12-13
• 表索引13-14
• 第一章 緒論14-23
• 1.1 研究背景和研究意義14-16
• 1.1.1 研究背景14-16
• 1.1.2 研究意義16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-21
• 1.2.1 時間序列分析方法研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.2 空間插值方法研究現(xiàn)狀18
• 1.2.3 時空插值方法研究現(xiàn)狀18-20
• 1.2.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)20-21
• 1.3 研究目標(biāo)和研究內(nèi)容21
• 1.3.1 研究目標(biāo)21
• 1.3.2 研究內(nèi)容21
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)21-23
• 第二章 基于形函數(shù)的時空插值理論基礎(chǔ)23-30
• 2.1 形函數(shù)定義23
• 2.2 二維形函數(shù)表示方法23-25
• 2.2.1 面積坐標(biāo)表示法定義23-24
• 2.2.2 面積坐標(biāo)表示法的性質(zhì)24-25
• 2.2.3 三角形單元中的插值形函數(shù)25
• 2.3 三維形函數(shù)表示方法25-27
• 2.3.1 體積坐標(biāo)表示法定義25-26
• 2.3.2 體積坐標(biāo)表示法性質(zhì)26-27
• 2.3.3 四面體中的插值形函數(shù)27
• 2.4 基于形函數(shù)的時空插值方法27-29
• 2.4.1 時空插值的解決策略27
• 2.4.2 三維時空域的時空插值方法研究27-28
• 2.4.3 減約法和擴展法的方法總結(jié)28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性研究30-41
• 3.1 平穩(wěn)性隨機過程30-31
• 3.1.1 強平穩(wěn)過程定義及性質(zhì)31
• 3.1.2 弱平穩(wěn)過程定義及性質(zhì)31
• 3.2 時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性31-32
• 3.3 時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗32-36
• 3.3.1 單位根檢驗法32-34
• 3.3.2 PP檢驗法34-35
• 3.3.3 KPSS檢驗方法35-36
• 3.4 非平穩(wěn)時序數(shù)據(jù)的平穩(wěn)化處理36-39
• 3.4.1 方差非平穩(wěn)的平穩(wěn)化處理36-38
• 3.4.2 均值非平穩(wěn)的平穩(wěn)化處理38-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第四章 顧及時序平穩(wěn)性的時空插值方法研究41-55
• 4.1 實驗背景和實驗數(shù)據(jù)41-43
• 4.1.1 實驗背景41-42
• 4.1.2 實驗數(shù)據(jù)42-43
• 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理43-45
• 4.2.1 時空監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)處理43-44
• 4.2.2 待插值的時空數(shù)據(jù)點的確定44-45
• 4.3 時間序列平穩(wěn)性假設(shè)檢驗45-47
• 4.4 實驗方法步驟和流程47-51
• 4.4.1 實驗方法描述47-50
• 4.4.2 算法流程圖50-51
• 4.5 實驗結(jié)果和分析51-53
• 4.6 顧及時序平穩(wěn)性的時空插值方法與空間插值方法對比53-54
• 4.7 顧及時序平穩(wěn)性的時空插值方法與時間序列分析方法對比54
• 4.8 本章小結(jié)54-55
• 第五章 顧及時序平穩(wěn)性的時空插值系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)55-63
• 5.1 實驗環(huán)境和系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)55-56
• 5.1.1 實驗環(huán)境55-56
• 5.1.2 系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)56
• 5.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境、總體框架和主要功能56-60
• 5.2.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境56-57
• 5.2.2 系統(tǒng)功能57-60
• 5.3 系統(tǒng)模塊功能測試60-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 第六章 結(jié)論與展望63-65
• 6.1 結(jié)論63
• 6.2 存在問題及展望63-65
• 參考文獻65-68
• 攻讀碩士期間參與項目68-69
• 致謝69-70

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 呂光明;對數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗方法的比較研究[J];財經(jīng)問題研究;2004年06期

2 王曉東,趙鵬軍,王仰麟;城市景觀規(guī)劃中若干尺度問題的生態(tài)學(xué)透視[J];城市規(guī)劃匯刊;2001年05期

3 李新,程國棟,盧玲;空間內(nèi)插方法比較[J];地球科學(xué)進展;2000年03期

4 胡謀法;李超;韓建濤;王書宏;陳曾平;;可見光圖像背景起伏的平穩(wěn)性和相關(guān)性分析[J];光電工程;2006年03期

5 許國輝,余春林;時間序列分析方法的研究[J];廣州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2003年06期

6 蘭孝奇;楊永平;黃慶;嚴紅萍;;建筑物沉降的時間序列分析與預(yù)報[J];河海大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年04期

7 楊璐，，黃梯云，洪家榮;一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列自適應(yīng)建模和預(yù)測方法[J];決策與決策支持系統(tǒng);1996年02期

8 陳哲,馮天瑾,張海燕;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌時間序列分析與相空間重構(gòu)[J];計算機研究與發(fā)展;2001年05期

9 李莎;舒紅;董林;;基于時空變異函數(shù)的Kriging插值及實現(xiàn)[J];計算機工程與應(yīng)用;2011年23期

10 呂永樂;;一種新的統(tǒng)計預(yù)測模型——多項式系數(shù)自回歸模型[J];計算機工程與應(yīng)用;2012年03期

本文編號：737543