融合BiLSTM和VMD的GNSS坐标时间序列重构OA
GNSS观测时间序列包含复杂的非线性构造运动,如地面质量荷载、模型残差、周围环境因素等.由于环境因素的复杂性,季节性信号可能具备准周期时变的特征,传统的时间序列分析模型很难模型化.因此,可以采用一种双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)循环神经网络与 变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)联合的信号重构方法.首先利用VMD强大的分解能力…查看全部>>
何玉红;姚笛;刘净利;孙志丽;娄艳华
濮阳职业技术学院建筑工程学院,河南濮阳 457000濮阳职业技术学院建筑工程学院,河南濮阳 457000濮阳职业技术学院建筑工程学院,河南濮阳 457000濮阳职业技术学院建筑工程学院,河南濮阳 457000濮阳职业技术学院建筑工程学院,河南濮阳 457000
测绘与仪器
GNSSBiLSTMVMD分解模型重构信号提取
《濮阳职业技术学院学报》 2024 (3)
22-25,51,5
河南省科技攻关项目"北斗+视角城市公共空间人群感知与运动行为分析方法"(222102210336)
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