基于STL-XGBoost模型的GNSS高程時間序列預測方法

摘要： 為了更精確地預測GNSS高程時間序列，解決傳統(tǒng)GNSS高程時間序列預測方法特征選取不完善、穩(wěn)定性差的問題，本文提出一種基于STL-XGBoost組合模型的預測方法。該方法應用STL分解對GNSS數(shù)據(jù)進行分離得到趨勢項，將其從原始GNSS數(shù)據(jù)中去除后的非趨勢項作為以時間為特征的XGBoost模型的輸入數(shù)據(jù)，利用其強大的非線性建模能力進行GNSS高程時間序列的預測。同時，利用STL... （共6頁）