摘要
目前常用的时间维监控模型主要有时间序列模型、回归分析模型、灰色理论模型、卡尔曼滤波模型、泊松生命回旋模型等,模型虽然在某些简单或特定的工程中均可取得了较好的监控效果,但在一些沉降变化复杂的地区,由于模型仅考虑了离散数据的随机性或结构性特征,没有考虑到数据的变化特征和时间相关性,致使模型预测监控的效果总是差强人意。本文研究了基于模拟退火法的Kriging时域模型,其在传统Kriging模型的基础上,引入目前比较成熟的模拟退火法(SAA)对变异函数拟合模型中的参数进行寻优,以提高变异函数模型的精度,使模型能更准确地描述时域变量的变异特征。
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2016年第5期61-65,共5页
Bulletin of Surveying and Mapping