基于STL-XGBoost模型的GNSS高程时间序列预测方法

为了更精确地预测GNSS高程时间序列,解决传统GNSS高程时间序列预测方法特征选取不完善、稳定性差的问题,本文提出一种基于STL-XGBoost组合模型的预测方法。该方法应用STL分解对GNSS数据进行分离得到趋势项,将其从原始GNSS数据中去除后的非趋势项作为以时间为特征的XGBoost模型的输入数据,利用其强大的非线性建模能力进行GNSS高程时间序列的预测。同时,利用STL分解对趋势项进行预测,将非线性预测值和趋势项预测值等权相加得到最终的组合模型预测值。通过多个GNSS数据集的分析验证,相较于单一的STL和XGBoost模型预测结果,STL-XGBoost模型预测结果的MAE均值降低了32%,RMSE均值降低了30%,预测结果具有更高的准确性,且与原始时间序列具有较强的相关性。本文提出的组合模型在预测精度和稳定性方面有显著提升,为GNSS高程时间序列分析提供了一种有效的预测方法。

新农村建设中的规划测量

介绍了新农村建设中规划测量的主要步骤,阐述了规划测量作业中一些需要注意的问题。

高分辨率遥感技术在数字城市规划中的应用

介绍了高分辨率遥感技术,并与传统遥感相比较,详细分析了该技术在数字城市规划中的应用,为城市发展规划提供依据。