张思慧
- 作品数：4 被引量：7H指数：1
- 供职机构：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院更多>>
- 发文基金：国家基础测绘科技计划资助项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- IGS连续运行参考站高程时间序列功率谱分析被引量：6
- 2014年
- 为提高GPS数据的精确度和可靠性,采用最小二乘平差原理、最小二乘平差的3倍单位权中误差限差准则和稳健估计粗差探测的四分位距(IQR)准则,对数据进行粗差探测、剔除、分类处理与比较,并基于MATLAB平台采用时间序列拟合模型与谱分析法对我国国际GNSS服务组织(IGS)站的高程分量数据进行研究。通过对北京房山站高程数据的研究可以看出,GPS点位高程分量的时间序列的残差序列近似于正弦函数,周期近似为1年,振幅为0.03,高程分量数据不仅存在很明显的线性趋势,而且存在较明显的周期特性。表明最小二乘原理、误差限差和IQR准则可以很好地体现高程数据的线性特征、周期特征及残差谱特征。
- 周亚王立峰张思慧赵刚张恒璟
- 关键词：连续运行参考站快速傅里叶变换功率谱
- 基于二三维联动的社区信息系统设计与研究
- 本论文的研究是在社区信息工作需求与社区的可持续发展的要求下提出来的。通过分析数字社区的研究与应用现状，研究了数字社区建设的相关理论与用户需求，提出了运用C＃语言与ArcGIS Engine在VS2010平台上开发的方式完...
- 张思慧
- 关键词：软件开发系统设计信息查询
- 北京房山站神经网络高程时间序列分析
- 2014年
- 为了更好地分析高程时间序列的变化规律,使其能更好地应用到地壳运动监测.本文对房山站观测数据先采用PanTa方法剔除异常值,然后进行混沌动力学系统检验.经检验可知,北京房山站高程时间序列为非线性、非稳态时间序列,观测系统为部分确定性机制低阶混沌动力系统.因此对数据进行正则化RBF网络相空间重构和小波神经网络滤波,然后再对数据进行加窗谱估计、最小差距拟合和去除趋势FFT周期拟合计算分析.计算结果显示,北京房山站高程时间序列的平均谱功率为7694W,年周期为0.994～1.109(年),半年周期为0.438～0.617(年),年周期为0.247～0.378(年).分析计算结果表明,该时间序列斜趋势不明显,随机性不明显,其存在着年周期性、半年周期性和季周期性,其中年周期最为明显.
- 张思慧赵刚张恒璟黄声和
- 关键词：RBF神经网络小波神经网络
- 基于RBF及滤波神经网络对参考站高程时间序列分析被引量：1
- 2013年
- 为更好地分析IGS连续运行参考站高程数据的变化规律及其变化趋势,以及预测将来一段时间内高程数据的变化,基于RBF正则化神经网络及小波滤波神经网络理论,以MATLAB7.0为平台对北京IGS站的高程分量数据进行GRNN函数逼近和小波分解逼近。通过对历年高程数据进行拟合和分层滤波,分析发现高程时间序列存在季节变化,其是以半周年项和年周项的季节性变化,其中年周期项比较明显。
- 赵刚张思慧张恒璟黄声和叶国凤
- 关键词：RBF正则化小波滤波时间序列
