矿区地表沉降监测的一种组合模型预测方法

作者：周文韬; 张文君^*; 杨元继; 马旭东; 冉茂莹

来源：大地测量与地球动力学, 2021, 41(03): 308-312.

DOI：10.14075/j.jgg.2021.03.016

• SBAS-InSAR
• ARIMA模型
• Holt-Winters模型
• IOWA算子
• 沉降预测

基于诱导有序加权平均(IOWA)算子,将差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型和Holt-Winters指数平滑模型进行组合,采用SBAS-InSAR监测值进行矿区地表沉降预测,并与各单一模型的预测结果进行对比分析。结果表明,基于IOWA算子的组合模型的预测精度较单一模型有明显提升,其中各点均方误差(MSE)平均值为1.458 mm,平均绝对误差(MAE)为2.175 mm,可用于矿山地表沉降监测预测。

• 单位
  西南科技大学