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摘要
从时间序列和空间分布2种不同角度,确立了水深数据的子集分割思想并展开了子集分割的方法研究,同时研究了基于时间序列的单子集水深数据线性回归优化方法(LO-TS)和基于空间分布的单子集水深数据特征反距离优化方法(IDC-SD),并结合2种方法自身特点对优化结果进行分析。研究发现2种方法均不改变测区的整体水深分布趋势,而基于时间序列的单子集水深数据线性回归优化方法,优化幅度较大,主要影响因子是波浪起伏,更能表现出测量断面特征,缺点是在水深值变化幅度较大区域容易出现优化率较高的情况。基于空间分布的单子集水深数据特征反距离优化方法,优化幅度较为平稳,一般不会出现优化过度的情况,主要影响因子是邻近区域的水深空间分布特征,能够充分表现出子集的水深分布特征,缺点是没有充分考虑波浪干扰影响。
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