基于PPLN的时序组合数据预测模型TemporalCombinedDataForecastingBasedon

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• 作者：严勇
• 会议时间：2008-06-25
• 关键词：PPLN ; 时序组合数据 ; 数据预测模型 ; 地理信息 ; 智能计算预测
• 作者单位：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
• 母体文献：第三届地理信息系统全国博士生学术论坛论文集
• 会议名称：第三届地理信息系统全国博士生学术论坛
• 会议地点：徐州
• 主办单位：中国地理学会
• 语种：chi

摘要

预测是指预测者根据有关的历史资料和新情报,运用适当的方法和技术,对研究对象的未来状态进行科学的分析、估算和推断,并对预测结果进行验证、评价和应用的过程。地理信息科学中面临众多数据预测问题,如目前车辆GPS/DR 组合导航系统在GPS信号被遮挡时无法完成DR“零点更新”的问题,可以采用智能计算预测DR 位置来解决该问题;岩土边坡变形非线性位移的预测问题、变形监测数据的预处理与预测、地面沉降预测、软土路基沉降预测等都涉及了对测量数据进行预测等深加工处理。本文将提出了新的数据预测模型:基于PPLN的时序组合数据预测模型(PPLN-TCDF),该模型将建模预测类型的数据方法与非模型式的数据认识性方法有机地结合起来,集静态预测方法、动态预测方法和组合预测的基本功能于一体。