多维AR序列的最小二乘建模方法

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多维AR序列的最小二乘建模方法

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张朝玉. 多维AR序列的最小二乘建模方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(4): 377-381.

引用本文:

张朝玉. 多维AR序列的最小二乘建模方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(4): 377-381.

ZHANG Chaoyu. Multi-dimensional AR Series Modeled by Least Square Criterion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(4): 377-381.

Citation:

ZHANG Chaoyu. Multi-dimensional AR Series Modeled by Least Square Criterion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(4): 377-381.

多维AR序列的最小二乘建模方法

张朝玉

武汉大学测绘学院地球空间环境与大地测量教育部重点实验室, 武汉市珞喻路129号, 430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(49904001)。

作者简介:
张朝玉,博士生。现从事测量数据处理研究。E-mail:chyzhang@sgg.wtusm.edu.cn

中图分类号: P207.2

Multi-dimensional AR Series Modeled by Least Square Criterion

ZHANG Chaoyu

The Key Laboratory of Geospace Environment and Geodesy, Ministary of Education, School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan, China, 430079

摘要: 以测量数据处理中广泛应用的最小二乘原理为基础,详细阐述了多维AR序列参数估计的最小二乘算法、阶数确定的F检验法,并对清江隔河岩大坝1998年5月、6月间洪水前夕平差后的GPS观测数据进行了建模和预报,验证了多维时间序列分析应用于变形观测数据处理的可行性。
- 时间序列分析 /
- 多维AR序列 /
- 动态数据建模 /
- 最小二乘估计
Abstract: Being one of the modern methods of data processing,time serials analysis has a outstanding position in system identification and analysis.Based upon mutuality functions of probability statistics,traditional time series analysis can be completed only by complicated iterative method with non-linear least squares algorithm,whose theories and applications take only one factor into account at present,which is one-dimensional time series.Hence,it can not cater for dealing with practical multi-factor problems.Based on the least squares criterion widely used in surveying data processing,time-field analysis method of multi-dimensional AR series is illustrated in detail in this paper,which includes parameter estimations by the least squares algorithm and rank confirmation by routine F-test.The feasibility of the multi-dimensional time series analysis method is tested in the application of deformation observation data processing,by modeling and forecasting GPS observation adjustment data of Geheyan Dam at Qingjiang River before flood season between May and June in 1998.All the algorithms expounded is not related to non-linear estimation in this paper.
- time series analysis /
- multi-dimensional AR series /
- dynamic data modeling /
- least square estimation

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[2]	马俊, 姜卫平, 邓连生, 周伯烨. GPS坐标时间序列噪声估计及相关性分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(10): 1451-1457. doi: 10.13203/j.whugis20160543
[3]	秦晓琼, 杨梦诗, 廖明生, 王寒梅, 杨天亮. 应用PSInSAR技术分析上海道路网沉降时空特性 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(2): 170-177. doi: 10.13203/j.whugis20150430
[4]	汤俊, 姚宜斌, 陈鹏, 张顺. 利用EMD方法改进电离层TEC预报模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(4): 408-411.
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多维AR序列的最小二乘建模方法

张朝玉

武汉大学测绘学院地球空间环境与大地测量教育部重点实验室, 武汉市珞喻路129号, 430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(49904001)。

作者简介:
张朝玉,博士生。现从事测量数据处理研究。E-mail:chyzhang@sgg.wtusm.edu.cn

收稿日期: 2002-03-28
刊出日期: 2002-04-05

中图分类号: P207.2

关键词:

时间序列分析 /

多维AR序列 /

动态数据建模 /

最小二乘估计

摘要: 以测量数据处理中广泛应用的最小二乘原理为基础,详细阐述了多维AR序列参数估计的最小二乘算法、阶数确定的F检验法,并对清江隔河岩大坝1998年5月、6月间洪水前夕平差后的GPS观测数据进行了建模和预报,验证了多维时间序列分析应用于变形观测数据处理的可行性。

English Abstract

张朝玉. 多维AR序列的最小二乘建模方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(4): 377-381.

引用本文:

张朝玉. 多维AR序列的最小二乘建模方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(4): 377-381.

ZHANG Chaoyu. Multi-dimensional AR Series Modeled by Least Square Criterion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(4): 377-381.

Citation:

ZHANG Chaoyu. Multi-dimensional AR Series Modeled by Least Square Criterion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(4): 377-381.

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