【摘 要】
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在GNSS （ 全球导航卫星系统）铁路路基沉降监测中,卫星信号受到周围环境的影响,同时实时监测中数据传输的不可靠性,导致监测结果往往有很强的不稳定性,有效地剔除粗差能提高GN S
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州交通大学土木工程学院
【基金项目】
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甘肃省自然基金资助项目(1508RJZA071);甘肃省教育厅省级计划项目(2017C09);兰州交通大学校青年基金资助项目(2015008)
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在GNSS （ 全球导航卫星系统）铁路路基沉降监测中,卫星信号受到周围环境的影响,同时实时监测中数据传输的不可靠性,导致监测结果往往有很强的不稳定性,有效地剔除粗差能提高GN SS监测的可靠性.鉴于最小二乘支持向量机有很强的非线性运算能力与数据拟合能力,建立短时最小二乘支持向量机铁路沉降数据预测模型,在监测中融合该模型,提高监测的有效性.分别运算该模型对山西中南部铁路通道重载综合试验地的3 个监测点进行了分析处理,结果表明融合短时最小二乘支持向量机的预测模型有效抑制了 GNSS监测中的离散误差,提高了 G
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