小波GRU-ARMA優(yōu)化的InSAR監(jiān)測沉降預(yù)測方法

摘要： 本文在長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-自回歸滑動平均模型(LSTM-ARMA)的基礎(chǔ)上，提出了基于小波門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-自回歸滑動平均模型(GRU-ARMA)優(yōu)化算法。首先使用小波降噪將InSAR原始時間序列分解成趨勢項和噪聲項，采用GRU循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滾動預(yù)測趨勢項、ARMA模型預(yù)測噪聲項；然后將趨勢項和噪聲項的預(yù)測值之和作為總的時間序列預(yù)測值，其優(yōu)點(diǎn)為提高了各監(jiān)測點(diǎn)的預(yù)測精度；最后選取阿... （共7頁）