导读:本文包含了插值序列论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:时间序列,线性插值,叁次样条插值,拉格朗日插值
插值序列论文文献综述
杨登科[1]（2019）在《不同插值方法对GPS时间序列的影响分析》一文中研究指出针对现有GPS时间序列研究中不同插值方法对比方面研究不足,文中选取ITRF2008框架下的7个IGS基准站坐标时间序列,按照其缺值情况分为6种方案,分别采用线性插值、叁次样条插值、拉格朗日插值和建模插值等6种方法对不同缺值情况下的GPS时间序列进行插值,并对不同方法的插值效果进行对比分析.结果表明,叁次样条插值和拉格朗日插值效果较差;当缺值数量较少时,最邻近插值、线性插值、叁次多项式插值和建模插值效果相差不大;随着缺值数量的增加,建模插值效果最好.(本文来源于《全球定位系统》期刊2019年05期）
蔡晓军,杨建华[2]（2019）在《基于多通道奇异谱的GNSS坐标序列粗差探测与数据插值》一文中研究指出由于接收机故障、天线更换以及一些未知外界环境因素的影响,导致GPS时间序列中不可避免地存在数据缺失和粗差,数据缺失和粗差会产生各种问题,因此需要鲁棒探测粗差和缺失数据插值来获得连续完整统一的时间序列。传统方法可能需要针对不同类型的数据和不同长度的数据间隙研究不同的插值方法,这使得缺失数据的插值较为困难。针对上述问题,文中采用多通道奇异谱分析(Multichannel Singular Spectrum Analysis,MSSA)对时间序列进行粗差探测和缺失数据插值,重建非均匀采样时间序列的连续可靠模型,且不需要关于时间序列的任何先验信息。在该方法中,粗差探测与数据插值同时进行。模拟数据和实测GNSS时间序列数据测试结果都表明该方法的有效性。(本文来源于《测绘工程》期刊2019年05期）
马鑫钰,王金涛,孙斌,刘翔,郑鹤[3]（2019）在《基于插值算法和时间序列的容积表拟合方法》一文中研究指出在实际测量罐容积表数值的基础上,使用叁次样条曲线插值和指数时间序列分析的方法,样条插值生成的数值用以补全在容积表实测采样点区间内的数值,时间序列分析方法用以推算出在罐底和罐顶未测得区间的数值。在实际计量测试中,叁次均匀B样条曲线插值方法模拟与实际真值最大偏差小于0. 3%,时间序列分析方法测的数据提供参考价值,依次两位向前推得数据,实际偏差小于1%。(本文来源于《计量学报》期刊2019年04期）
杨华,苏势林,闫雨奇,李宝川,刘翠微[4]（2019）在《基于关键姿态约束的人体运动序列插值生成》一文中研究指出为克服设备精度、捕获速度、位置遮挡、奇异性解析等因素制约,从离散的、有缺失的人体运动捕获数据中生成连贯的人体运动序列,提出了一种基于关键姿态约束的人体运动序列插值生成方法。首先,从人体运动捕获数据库提取各种典型动作对应的关键姿态数据序列,建模为动作节点。其次,依据人体动作过渡关系建立包含所有动作节点的有限状态机图谱。最后,在应用过程中通过最小距离查找即时采集数据对应的动作节点及帧序,若发生数据缺失,则查找缺失数据前后的边界帧所在动作节点,根据运动图谱的过渡关系计算并插入若干过渡动作帧,实现动作的接续连贯。实验结果表明:该方法能有效克服动作数据采集过程的缺失,并可用于复杂人体动作的组合生成,实现动作序列的流畅,提高人体运动捕获数据的可用性、鲁棒性。(本文来源于《沈阳航空航天大学学报》期刊2019年03期）
苏利娜,甘卫军,苏小宁,翟宏光,丁晓光[5]（2019）在《基于模型和空间相关性的GPS时间序列插值方法》一文中研究指出针对GPS时间序列的空缺,根据数据固有特性和空间特性,提出基于模型和噪声空间相关性的GPS时间序列插值方法,并以陕西省GPS连续站为例验证该方法对长空缺插值的优势。通过实验分析不同情况的空缺和插值对GPS时间序列速度、周期项以及噪声特性的影响。结果表明,空缺对速度影响较小,较少的观测也可以较好地反映地壳线性运动;空缺对周期项影响较大,利用GPS分析周期性运动时必须考虑空缺的影响;噪声频谱分析显示离散空缺比长空缺影响大,噪声特性分析时应注意。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2019年06期）
王善辉[6]（2019）在《双向循环神经网络在GNSS坐标时间序列插值中的研究》一文中研究指出在GNSS观测站的长期观测中,因接收机故障、卫星异常及后续粗差剔除等因素,导致观测数据不可避免地出现缺失,影响数据的关联性及进一步的主成分分析、频谱分析等,因而对GNSS坐标时间序列的缺失数据进行插值补全具有十分重要的意义。对于时间序列插值问题,已有研究较为丰富,但常用的传统插值法、经验正交函数法、奇异谱分析法等时间序列插值方法,仍然存在一些不足:对于时间序列的局部特征拟合欠佳;或其适用条件严苛,不利于推广应用,易造成重建时间序列的人为失真等。本文基于双向循环神经网络模型,用于“中国大陆构造环境监测网络”中基准站的GNSS坐标时间序列插值补全研究。鉴于各观测站点普遍数据缺失严重,无法直接使用连续多个年份的完整样本数据进行模型训练,本文首先以某一观测站单个年份的完整坐标时间序列为实验样本,按照缺失序列分别位于原始序列的右侧、左侧和中部叁个不同位置,设定叁组对照实验。在每一对照实验下,分别进行序列连续缺失3天、6天、9天、12天、15天时的插值补全,初步验证实验模型用于序列插值补全的准确度和有效性。最后,使用经验证的有效实验模型,补全同一观测站多年份观测数据中的多处缺失,构造完整的连续多个年份的GNSS坐标时间序列样本,进一步验证实验模型在大规模样本数据下插值补全的准确度和潜能。本文通过实验,利用不同模型对所缺数据进行插值补全,通过对比研究,得出如下初步结果:(1)当研究对象为DLHA站2017年单个年份的完整坐标时间序列时,将本文模型实验结果与传统多项式插值法的结果对比表明,本文模型的最大有效插值补全天数约为9天,均方根误差更低,且能够较好地拟合出缺失片段的局部波动趋势,因而初步验证了实验模型用于序列插值补全的准确度和有效性。(2)当研究对象为DLHA站多个年份坐标时间序列时,基于单个年份样本数据验证的有效实验模型,补全多年份观测数据中的多处缺失。连续多年份的样本规模下,实验结果表明,当GNSS坐标时间序列连续缺失天数达30天时,本文实验模型的均方根误差为2.640 mm,预测曲线依然能够拟合出原始曲线的局部波动趋势特征。对比相关文献实验结果,其使用单层循环神经网络插值补全连续缺失为31天序列的均方根误差为3.429 mm,显然本文模型误差水平更低,具有一定的可靠性。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
王方超,吕志平,吕浩,邝英才[7]（2019）在《基于数据驱动的Reg EM算法在GPS坐标时间序列插值中的应用》一文中研究指出在GPS坐标时间序列分析中,合理、有效地对缺失数据进行填补是必须要解决的现实问题。当今学者研究大多采用基于纯数学模型的插值算法,如正交多项式法、叁次样条法、拉格朗日法等,这些算法没有考虑到GPS坐标时间序列的物理背景。为了解决上述问题,本文将一种基于数据驱动的的RegEM算法应用于GPS坐标时间序列,该方法不依赖于外部数学模型,不引入外部先验信息,已经广泛应用于气候数据补缺填补。本文分别采用不同缺失比例的数据,比较RegEM与传统方法的插值效果。实验表明:对于不同缺失比例的数据插值,该算法插值效果均优于传统方法,在大量数据缺失的情况下优势最为明显。(本文来源于《第十届中国卫星导航年会论文集——S05 空间基准与精密定位》期刊2019-05-22）
李洋,李春,李倩倩,杨阳[8]（2018）在《分段分形插值在风速时间序列中的应用》一文中研究指出为提高分形插值的准确性,提出分段分形插值,建立多个迭代函数系。为验证分段分形插值准确性,采用全域随机湍流风模拟程序Turb Sim对SMOOTH和Kaimal两种湍流风谱模型进行风场仿真,并随机选取点作为初始插值点,对初始点进行分段分形插值。结果表明:分段分形插值能有效提高垂直比例因子选取的准确性,相同时间段内,分段分形插值平均标准误差低于传统非分段分形插值,30 s时,分段分形差值的平均标准误差为0. 910,而当时间段为50 s时,平均标准误差仅为0. 695;分段节点作为初始插值点被使用了两次,间接地增加了初始点个数,提高了分形插值精度;分段分形插值降低了生成点个数,便于分析数据局部波动信息。(本文来源于《热能动力工程》期刊2018年12期）
张俊伟,李春,李倩倩,杨阳[9]（2018）在《基于风速时间序列分形与传统插值对比研究》一文中研究指出风速时间序列具有波动强烈、数学上处处连续、处处不可导特征,为解决风速时间序列的插值问题及提高其精度,采用数学分形学理论的分形插值方法,基于Kaimal和NWTCUP湍流风谱模型进行风场模拟。从得到的风速时间序列中随机抽取数据作为初始点,将分形插值方法与叁次样条和Hermite传统插值方法进行对比。结果表明:分形插值方法不仅具有保持原始风速时间序列所具有的本质和内在联系,如自相似性、长程相关性和标度不变性等非线性动力学系统特征信息,而且比叁次样条和Hermite传统插值方法更适合剧烈震荡的风速时间序列的插值。(本文来源于《热能动力工程》期刊2018年07期）
H.H.Li,H.Zhu,L.Yue,Y.Fu,R.Grimm[10]（2018）在《用金角径向星堆VIBE序列对胃癌进行自由呼吸动态增强MR成像的可行性:与常规对比增强叁维容积插值屏气检查(3D-VIBE)序列的比较》一文中研究指出目的探讨自由呼吸、金角径向、星堆叁维(3D)梯度回波(GRE)序列对胃癌动态增强(DCE)MRI的可行性和诊断价值。方法 43例胃癌病人被分为合作组和不合作组。采用腹式呼吸门控传感器观察呼吸波动。将屏住呼吸超过15 s的病人纳入合作组,其余纳入不合作组。3 T MRI扫描协议包括3D GRE和常规屏气容积内插屏气扫描(VIBE)序列,将影像进行定量和定性比较。比较正常胃壁和恶性病变的VIBE影像的DCE-MRI参数。结果对于不合作的病人,3D GRE定性评分较高,且比传统VIBE具有更高的信噪比和对比噪声比。虽然与合作病人的常规VIBE相比,3D GRE影像在定性参数方面得分较低,但其影像伪影也较少。DCE参数在正常胃壁和病变之间差异有统计学意义,胃癌中ve较高,kep较低。结论对于胃癌的DCE-MRI,自由呼吸、金角、径向、星堆3D GRE技术是可行的,动态增强影像可用于定量分析这种恶性肿瘤。(本文来源于《国际医学放射学杂志》期刊2018年04期）
插值序列论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于接收机故障、天线更换以及一些未知外界环境因素的影响,导致GPS时间序列中不可避免地存在数据缺失和粗差,数据缺失和粗差会产生各种问题,因此需要鲁棒探测粗差和缺失数据插值来获得连续完整统一的时间序列。传统方法可能需要针对不同类型的数据和不同长度的数据间隙研究不同的插值方法,这使得缺失数据的插值较为困难。针对上述问题,文中采用多通道奇异谱分析(Multichannel Singular Spectrum Analysis,MSSA)对时间序列进行粗差探测和缺失数据插值,重建非均匀采样时间序列的连续可靠模型,且不需要关于时间序列的任何先验信息。在该方法中,粗差探测与数据插值同时进行。模拟数据和实测GNSS时间序列数据测试结果都表明该方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
插值序列论文参考文献
[1].杨登科.不同插值方法对GPS时间序列的影响分析[J].全球定位系统.2019
[2].蔡晓军,杨建华.基于多通道奇异谱的GNSS坐标序列粗差探测与数据插值[J].测绘工程.2019
[3].马鑫钰,王金涛,孙斌,刘翔,郑鹤.基于插值算法和时间序列的容积表拟合方法[J].计量学报.2019
[4].杨华,苏势林,闫雨奇,李宝川,刘翠微.基于关键姿态约束的人体运动序列插值生成[J].沈阳航空航天大学学报.2019
[5].苏利娜,甘卫军,苏小宁,翟宏光,丁晓光.基于模型和空间相关性的GPS时间序列插值方法[J].大地测量与地球动力学.2019
[6].王善辉.双向循环神经网络在GNSS坐标时间序列插值中的研究[D].太原理工大学.2019
[7].王方超,吕志平,吕浩,邝英才.基于数据驱动的RegEM算法在GPS坐标时间序列插值中的应用[C].第十届中国卫星导航年会论文集——S05空间基准与精密定位.2019
[8].李洋,李春,李倩倩,杨阳.分段分形插值在风速时间序列中的应用[J].热能动力工程.2018
[9].张俊伟,李春,李倩倩,杨阳.基于风速时间序列分形与传统插值对比研究[J].热能动力工程.2018
[10].H.H.Li,H.Zhu,L.Yue,Y.Fu,R.Grimm.用金角径向星堆VIBE序列对胃癌进行自由呼吸动态增强MR成像的可行性:与常规对比增强叁维容积插值屏气检查(3D-VIBE)序列的比较[J].国际医学放射学杂志.2018