【摘 要】
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在测量工作中,由于气候环境、观测方法、观测仪器以及观测人员自身因素等多方面的原因,可能造成观测数据的丢失或者不完全。文中针对这类数据的处理,采用加权平均法和三次样
【机 构】
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东华理工大学测绘工程学院,江西省数字国土重点实验室
【基金项目】
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江西省数字国土重点实验室开放研究基金资助项目(DLLJ201516);国家自然科学基金资助项目(41401437)
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在测量工作中,由于气候环境、观测方法、观测仪器以及观测人员自身因素等多方面的原因,可能造成观测数据的丢失或者不完全。文中针对这类数据的处理,采用加权平均法和三次样条插值法对缺失数据进行修复,建立GM(1,1)模型,并与非等间隔预测模型进行对比。通过两组仿真数据和两组实测数据验证发现:对于呈指数增长的序列和高增长序列修复之后建模预测精度更高;三次样条插值法数据修复后GM(1,1)建模预测精度较加权平均法预测精度更高;对于低增长序列,直接采用非等间隔建模预测精度更高。
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