【摘 要】
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根据CORS(Continuously Operating Reference System)站点多年积累的连续观测数据,研究站点坐标高程分量的变化规律。对高程时间序列进行了谱分析,并对CORS站点高程时间序列
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根据CORS(Continuously Operating Reference System)站点多年积累的连续观测数据,研究站点坐标高程分量的变化规律。对高程时间序列进行了谱分析,并对CORS站点高程时间序列进行了预报分析。采用BP神经网络方法对时间序列模型进行补偿,建立了一个融合模型。实例分析结果表明,与传统的多项式函数拟合模型和时间序列模型相比,提出的融合模型预报精度可提高10%以上。
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