缺失GPS时间序列的神经网络补全

摘要：

在GPS时间序列数据补全问题中,针对在空间点位分布稀疏、观测值连续缺失情况下传统补全效果不佳的问题,提出了一种基于深度学习的补全方法.针对时间序列中存在连续大量缺失的情况,设计了基于长短时记忆神经网络的补全模型;使用待补全站时间序列中可用的数据训练模型,合并使用日期数据增强训练效果,使模型学习到隐式蕴含在序列中的时空相关知识,预测序列缺失处的值.用IGS基准站SHAO的1999—2017年有缺失的时间序列进行实验;并与时间序列预测的传统经典方法Seasonal ARIMA进行了比较.实验结果表明:在待补全站观测值缺失较多时,提出的方法依然可以取得很好的补全效果;在补全较长连续缺失时,无论是在预测精度还是对原始序列形态的模拟上,表现均优于Seasonal ARIMA.

关键词：全球定位系统、长短时记忆神经网络、时间序列补全、时间序列预测、时空相关知识

所属期刊栏目：35

分类号：P228(大地测量学)

资助基金：上海市科学技术委员会科研计划项目16dz1206000;上海市高校青年教师培养资助计划专项资金项目ZZGCD16010;国家自然科学基金青年基金项目61802251

在线出版日期：2019-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：331-336