融合VMD和XGBoost算法的GNSS高程时间序列预测方法 - 鲁铁定; 李祯; 贺小星; 周世健 (测绘学报, 2023)
P228; 针对传统GNSS高程时间序列预测模式存在特征选取不完善、稳定性差等问题,本文提出了 一种融合VMD和XGBoost算法的预测模型.该模型通过多个VMD子模型得到重构信号,再将其作为特征输入XGBoost模型中进行原始时间序列的预测.为了验证预测模型的性能,试验选取4个观测站高程时间序列数据进行预测试验,试验结果表明,VMD模型能够准确地提取特征信息.与VMD-CNN-LSTM模型相比,VMD-XGBoost模型预测结果的MAE值降低了 19.74％～35.90％,RMSE值降低了22.22％～31.14％,预测结果具有更高的稳定性且与原始时间序列呈较强相关性,可以较好地预测出 目标时间序列.因此,该预测模型可应用于GNSS高程时间序列预测.