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针对传统灰色模型建模过程中易受观测数据随机噪声干扰的影响,利用抗差卡尔曼滤波理论能够有效地估计含有噪声的观测值的优点,构建了基于抗差卡尔曼滤波的GM(1,1)模型。结合实例,验证了该模型在一定程度上可以提高变形监测预测精度,更好地反映观测对象的变形趋势。
基于抗差卡尔曼滤波的GM(1,1)模型在变形预计中的应用
【摘 要】
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针对传统灰色模型建模过程中易受观测数据随机噪声干扰的影响,利用抗差卡尔曼滤波理论能够有效地估计含有噪声的观测值的优点,构建了基于抗差卡尔曼滤波的GM(1,1)模型。结合
【机 构】
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安徽理工大学测绘学院
【出 处】
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测绘与空间地理信息
【发表日期】
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2014年08期
【基金项目】
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安徽高校省级自然科学研究重点项目(KJ2010A104)资助
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