基于STL-XGBoost模型的GNSS高程时间序列预测方法

摘要： 为了更精确地预测GNSS高程时间序列，解决传统GNSS高程时间序列预测方法特征选取不完善、稳定性差的问题，本文提出一种基于STL-XGBoost组合模型的预测方法。该方法应用STL分解对GNSS数据进行分离得到趋势项，将其从原始GNSS数据中去除后的非趋势项作为以时间为特征的XGBoost模型的输入数据，利用其强大的非线性建模能力进行GNSS高程时间序列的预测。同时，利用STL... （共6页）