【摘 要】
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GNSS技术是现代测量技术的代表。为了提高GNSS时间序列的精度,本文利用时间序列线性分析的方法,探测分析时间序列存在的趋势项、周期项以及复杂程度。利用线性拟合方法获取了
【基金项目】
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山东工业职业学院教学改革课题(2017RW13(2017-2019))资助
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GNSS技术是现代测量技术的代表。为了提高GNSS时间序列的精度,本文利用时间序列线性分析的方法,探测分析时间序列存在的趋势项、周期项以及复杂程度。利用线性拟合方法获取了3个方向的拟合函数;自相关和偏自相关函数探测出时间序列存在周期项和趋势项;应用AR(p)模型对时间序列进行了短期预测分析,通过模型定阶、估计,确定了AR(2)为最佳的预测模型,随着预测步数的增加,预测精度逐渐降低。
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