指数平滑模型初值及参数选取研究

本文对指数平滑模型初值难以确定、平滑参数难以选取的问题,提出了无须选择初值的二次指数平滑模型和利用 Fibonacci 算法优选参数的方法。此方法对其它指数平滑模型同样适用。最后,以此模型预测了我省农业总产值.

动态指数平滑预测方法及其应用

指数平滑法是应用广泛的时间序列预测方法之一,但在传统方法中其相关系数的确定具有主观性,因此,其预测结果往往偏差较大。本文对传统指数平滑法进行改进,将其参数动态化,使得模型随预测过程自动更新,从而保证了预测的实时性、客观性。以最小预测误差平方和(SSE)为优化目标建立动态指数平滑参数和初值的优化模型,并通过迭代优化法求解。通过动态指数平滑模型,传统方法的一些缺陷,如模型参数选取的主观性、易导致预测偏差等被有效解决。预测实例表明,新方法优于传统指数平滑方法。

基于滑动窗的积分多普勒伪距平滑算法研究

在载体处于高速运动的条件下,导航信号可能随时被遮挡、衰落、干扰,同时载波多普勒的快速变化,导致利用载波相位平滑伪距来提高定位精度的方法不再适用。此外,在以载波多普勒积分值代替载波相位平滑伪距的传统方法中,由于采用固定窗计算平滑伪距初值,极易将奇异值或者误差较大的伪距观测量包含到初值中,而且随着时间增长,载波多普勒的累积误差会越来越大。为解决上述问题,研究了基于滑动窗处理伪距初值的积分多普勒伪距平滑算法。该算法通过滑动精估窗实时计算伪距初值,以此为基础,利用平滑窗内的多普勒加权累积和计算出伪距变化量,实现伪距观测量平滑。在充分考虑了电离层、累积误差等因素的基础上设计了精估窗和平滑窗的长度。静态定位实验和高动态模拟飞行试验结果均表明,该算法可以有效提高接收机的导航定位精度,同时解决了传统方法中异常值影响平滑初值和载波多普勒误差累积问题。