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GPS坐标时间序列分析学校：院系：专业：班级：姓名：学号：指导教师：教师职称：完成日期：GPS坐标时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。
对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势。
时间序列分析在日常生活中随处可见，有着非常广泛的应用领域。
文用时间序列分析方法，对一段时间序列进行了拟合。
通过对2010年3月至2011年6月中国进出口额同比增长率序列进行观察分析，建立合适的ARIMA模型，对未来五个月的中国进出口额同比增长率序列进行预测。
然后对预测值和真实值进行比较，得出结论，所建立的模型有较好的拟合效果，从而提供了一个行情预测的有效方法。
关键词：GPS坐标时间序列分析预测GPS 坐标时间序列分析原来是“概率论与数理统计”领域当中的一个重要分支，其中有国际著名的学术杂志“时间序列分析”。
由于在过去的二十几年当中，时间序列分析方法在经济学的定量分析当中获得了空前的成功应用，因此所出现的“时间序列计量经济学”已经成为了“实证宏观经济学”的同意语或者代名词。
由此可见，作为宏观经济研究，甚至已经涉及到微观经济分析，时间序列分析方法是十分重要的。
时间序列分析方法之所以在经济学的实证研究中如此重要，其主要原因是经济数据大多具有时间属性，都可以按照时间顺序构成时间序列，而时间序列分析正是分析这些时间序列数据动态属性和动态相关性的有力工具。
从一些典型的研究案例中可以看出，时间序列分析方法在揭示经济变量及其相关性方法取得了重要进展。
目前关于时间序列分析的教科书和专著很多。
仅就时间序列本身而言的理论性论著也很多，例如本课程主要参考的Hamilton 的“时间序列分析”，以及Box 和Jankins 的经典性论著“时间序列分析”；近年来出现了两本专门针对经济学和金融学所编写的时间序列专著，这也是本课程主要参考的教材。
另外需要注意的是，随着平稳性时间序列方法的成熟和解决问题所受到的局限性的暴露，目前研究非平稳时间序列的论著也正在出现，其中带有结构性特征的非平稳时间序列分析方法更是受到了广泛重视。
水利工程地质测绘中的GPS技术分析冯光祖摘要：在水利工程测量中，测量基准传递与轴线的垂直高程控制作为建筑物施工质量控制的关键环节，准确、科学、快速的测量手段是确保工程施工质量与施工工期的要求，提升测量定位工效、观测精度地基础。
GPS就是当前工程测量中一种新的测量方法，具有传统测量方式不具备的优势。
下面就结合作者实际工作经验，简要的分析水利工程地质测绘中的GPS技术应用，以供借鉴参考。
关键词：GPS技术；水利工程；地质测绘前言随着我国社会经济不断发展，我国的水利工程地质测绘的技术也得到了快速发展。
本文主要对GPS技术在我国水利工程测绘中的应用进行分析，希望为我国日后的水利工程建设提供参考。
1 GPS技术的介绍1.1 太空卫星工作系统在太空中工作的卫星主要是GPS的工作系统，在接收信息的过程中也在传递信息，采用了双向工作的原理。
在太空中工作的GPS卫星有24颗，围绕地球不同的轨道进行运行。
在不同平面的轨道上，卫星需要与地球的平面保持60°的夹角，与赤道保持在55°的夹角，其轨道距离地球的20000km的高空，各轨道都均匀的分布着至少3颗的卫星，进而确保卫星接收信号的实时性及其准确性。
1.2 地面控制系统地面控制的系统作为GPS关键点，主控站、监测站和注入站所组成的GPS地面控制系统关键的要素。
地面控制的系统所存在的主要目的是为确保GPS运行流畅性，在GPS出现问题的时候，地面控制的系统就能够对其系统问题进行分析调整，汇总GPS问题出现之前最后运行的参数，对比卫星系统的反馈信息，进而有效的确定出GPS问题的所在，保证GPS系统定位准确性和科学性。
1.3 用户端系统用户端系统就GPS来讲就是地面的接收端，GPS接收主要来自卫星信息，为了给用户提供出授时、定位的服务。
简而言之，GPS是用户端和卫星接收器，天线、电源和主机就是接收器主要的三个部件。
主机是关键部分，能够有效的接收卫星信息，对其进行处理分析，之后按照设置为用户的显示信息。
收稿日期:2003203213。
项目来源:国家“十五”科技攻关资助项目(2001BA601B02);国家自然科学基金资助项目(40074024);国家重点基础研究发展规划资助项目(G 1998040703)。
第28卷第4期2003年8月武汉大学学报・信息科学版G eomatics and In formation Science of Wuhan University V ol.28N o.4Aug.2003文章编号:167128860(2003)0420413204文献标识码:A中国大陆GPS 基准站的时间序列特征乔学军1 王 琪1 吴 云1 杜瑞林1(1 中国地震局地壳运动研究所(武汉),武汉市小洪山中区70号,430071)摘 要:利用1999年3月至2002年3月期间“中国地壳运动观测网络”25个G PS 基准站与周边国家IG S 站的观测资料,进行了时间序列分析研究,并对提高G PS 基准站的观测精度进行了探讨。
结果表明,G PS 基准站的时间序列具有一定的周期性,高程分量的周期性最为明显,G PS 点位高程时间序列拟合曲线的波峰和波谷出现的时间表现为区域性的不同。
关键词:G PS 基准站;时间序列;拟合中图法分类号:P228.41 近10多年来,国际上已建立了很多研究地球动力学的G PS 台站和网络,如由300多个G PS 测站组成的国际G PS 服务机构(IG S );美国建成的由200多个G PS 固定站组成的南加州综合G PS 网络(SCIG N )及圣费南西斯湾地区区域形变网络(BARD )等大型的G PS 连续观测网络等。
我国的国家大型科学工程重大项目“中国地壳运动观测网络”包括25个分布在中国大陆6大构造块体上的G PS 连续观测基准台站(图1、表1),25个基准站全部建在基岩上,具有很好的稳定性。
从1999年3月下旬正式运行以来,取得了大量的观测数据,成为中国形变监测的基准框架[1]。
第４期（总第４１２期）国 际 地 震 动 态Ｎｏ．４（Ｓｅｒｉａｌ Ｎｏ．４１２）２０１３年４月Ｒｅｃｅｎｔ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓ ｉｎ Ｗｏｒｌｄ Ｓｅｉｓｍｏｌｏｇｙ Ａｐｒｉｌ，２０１３中国地壳运动观测网络ＧＰＳ基准站时间序列分析与研究＊赵国强 孙汉荣 任 雳 李 鹏（中国地震局地震预测研究所，北京１０００３６）摘 要 本文给出了中国地壳运动观测网络２７个ＧＰＳ基准站测站信息。
采用统一的数据处理策略和最新的地球物理模型，利用ＧＡＭＩＴ／ＧＬＯＢＫ软件解算了这些站１９９９—２０１１年底的观测资料。
定量计算了同震位移、更换仪器等事件对基准站的影响。
在此基础上，给出了ＩＴＲＦ２００５框架下由２７个站组成的中国大陆地壳运动速度场。
关键词 ＧＰＳ；ＧＡＭＩＴ／ＧＬＯＢＫ；中国地壳运动观测网络；时间序列中图分类号： Ｐ３１５．７２＋５； 文献标识码： Ａ； ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０２３５－４９７５．２０１３．０４．００７引言 中国大陆地壳运动观测网络（简称“网络工程”）是“九五”国家重大科学工程，其中ＧＰＳ观测由２７个基准站、５５个定期复测的基本站和约１ ０００个不定期复测的区域站组成。
网络工程基准站自１９９８年陆续建成以来，一直连续运行至今，目前已全部升级改造成为中国大陆构造环境监测网络（简称“陆态网络”）基准站。
这些基准站经过十几年的连续观测，积累了大量高质量的ＧＰＳ资料，国内学者利用这些数据开展了大量深入细致的处理分析研究工作。
顾国华利用１９９８年９月—２００４年３月上旬网络工程２５个基准站ＧＰＳ观测结果获得垂直位移时间序列，并指出基准站垂直位移的变化值得多方面深入研究［１］。
张鹏等人应用网络工程２７个基准站和国家测绘局２个基准站７ａ的观测数据，＊收稿日期：２０１２－０９－２０；修回日期：２０１２－１１－２６。
基金项目：中国地震局地震预测研究所基本科研业务费专项（０２１２２４１４０３）资助。
小波分析在GPS位移时间序列特征中的应用
陈光
【期刊名称】《地震地磁观测与研究》
【年(卷),期】2010(031)005
【摘要】使用福建GPS台网2004年3月-2008年10月的连续观测资料,对各基准地震站原始数据进行处理,得到位移时间序列,进行初步分析.在此基础上,采用小波分析方法提取时间序列的时频特征,从而得到非线性变化信息,为GPS在大地震前获取前兆资料提供探索方向,进而通过对位移时间序列异常变化与区域地壳运动关系的研究,探讨两者间的内在联系.
【总页数】5页(P95-99)
【作者】陈光
【作者单位】中国福州,350003,福建省地震局
【正文语种】中文
【相关文献】
1.大凌河流域凌海站年径流量时间序列特征的小波分析 [J], 王凤和
2.小波分析在GPS时间序列分析中的运用 [J], 董伟
3.西龙池上水库GPS基准站坐标时间序列特征分析 [J], 王琰开
4.福建GPS台网观测位移时间序列特征的初步研究 [J], 丁学仁;吴绍祖;陈光
5.GPS/PWV时间序列特征提取方法的研究 [J], 胡广保;叶世榕;张彦祥;夏朋飞;夏凤雨
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GPS技术在水文水资源监测方面的应用解析发布时间：2022-07-21T07:08:30.838Z 来源：《科学与技术》2022年30卷第5期第3月作者：次央[导读] 随着时代的不断发展，GPS技术作为新兴技术产物，在水文水资源监测中得到应用，不仅能够提升工作效次央西藏自治区水文水资源勘测局日喀则水文水资源分局摘要：随着时代的不断发展，GPS技术作为新兴技术产物，在水文水资源监测中得到应用，不仅能够提升工作效率，还促进准确度的提升，在根本上促进水文工作进一步发展。
基于此，文章结合实践，先对GPS 在水文水资源监测的重要性进行分析，然后对监测布点特征进行阐述，最后对GPS技术在水文水资源监测中的应用与发展趋势进行研究，以供参考。
关键词：GPS技术；水文水资源；监测前言GPS技术经定位、导航与测量等方式，将传统方式进行替代，使其对水域测量与数据采集更准确。
GPS技术在水文水资源监测方面得到有效应用，促进水利事业的进一步发展。
1 GPS技术在水文水资源监测方面应用的重要性 GPS技术在水文水资源监测中得到有效应用，利用遥感技术、数据采集等构建完善的监测平台，对水库、取水用户等信息进行采集与分析，强化取水、排水等环节的有效监测，能够实现信息共享。
GPS技术覆盖的数据管理系统，能够有效提升水资源监测能力，改变传统监测方式，对信息的收集与反馈更加及时与全面，有效提升了整体监测水平。
此外，建立智能监控系统。
自动收集水位数据以后，利用网络化实现对数据的实时传送，对于野外监测状态包含数据的传输、采样等，可利用软件进行编写，实现智能化监控。
2监测布点特征水文水资源监测布点需具备一定代表性，可将河断面情况准确反映出来，对水系设置为一条主流与干流构成，通过对河断面的监测，选择具有一定性的断面，从而更好地将水质特征展现出来。
一般来说，水系中主支流与干支流坐标、污染源等都是由数据展现出来的，而GPS技术的应用，可实现水文水资源的有效监管，在不同环境下实现对不同水源点信息的有效采集。
GPS站坐标时间序列分析及异常周期信号探讨GPS站坐标时间序列分析及异常周期信号探讨一、引言全球定位系统（GPS）是一种卫星导航系统，可以为用户提供地球上任何位置的准确三维位置和时间信息。
近年来，GPS站坐标时间序列数据的分析在地质学、大地测量学、地震学、气象学等领域得到了广泛应用。
本文旨在探讨GPS站坐标时间序列的分析方法，特别关注异常周期信号的识别和挖掘。
通过对GPS站坐标时间序列的分析，将有助于理解地壳运动变化的机制和识别可能的地质灾害风险。
二、GPS站坐标时间序列分析方法1.数据预处理首先，需要对GPS站坐标时间序列数据进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、消除季节变化等因素对数据的影响，以便更好地分析数据的变化趋势和特征。
常见的预处理方法包括去除季节变化、滤波、平滑等。
2.趋势分析趋势分析通过拟合数据的非周期性变化趋势，可以揭示长期的地壳运动趋势。
常用的趋势分析方法有线性拟合、多项式拟合、分段线性拟合等。
3.周期性分析周期性分析是识别GPS站坐标时间序列中的周期信号，可以帮助分析地壳运动的周期性特征。
常用的周期性分析方法有快速傅里叶变换（FFT）、小波变换等。
三、异常周期信号的识别与挖掘异常周期信号是指GPS站坐标时间序列中存在的异常波动，可能是由地壳运动中的地质灾害、地震等引起的。
识别和挖掘异常周期信号对于地质灾害的预测和风险评估具有重要意义。
1.局部异常识别局部异常识别是指识别出时间序列中的局部异常点，即与周围数据相比存在明显不同的点。
常用的方法包括局部离群点因子（LOF）方法、孤立森林（Isolation Forest）方法等。
2.周期性异常识别周期性异常识别是指识别出时间序列中的周期性异常信号，可以帮助分析地壳运动的周期性特征。
常用的方法有离群点检测、极值点检测等。
四、案例分析在某地区的GPS站坐标时间序列数据中，我们进行了上述方法的分析。
首先，对数据进行了季节变化的去除、滤波和平滑处理。
GPS在汾河水库自动监测系统中的应用作者：李泽平温杰李腊梅尹文广来源：《科技资讯》 2012年第29期李泽平1 温杰1 李腊梅2 尹文广2(1 山西省汾河水库管理局山西太原 030302; 2北京浩宇天地测绘科技发展有限公司北京 100039)摘要:结合汾河水库的特点,介绍了GPS在水库自动监测系统中的应用,重点阐述GPS监测系统的设计方案,并对数据结果进行分析评价。
关键词:GPS 水库自动监测系统中图分类号:P2 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)10(b)-0020-021 测区概况汾河水库位于山西省最大的河流——汾河干流上游娄烦县境内,是山西省的第一座大(Ⅱ)型水库,兼有供水、发电、旅游等综合效益的大型水利枢纽工程,控制流域面积5268 km2,总库容7.21亿m3,最大回水长度18 km,最大回水面积32 km2。
汾河水库枢纽工程由大坝、溢洪道、泄洪排沙洞、输水洞和水电站五部分组成。
大坝坝高61.4 m,坝顶高程1131.4 m(大沽高程系),坝顶宽6 m,长1002 m,大坝总长1002 m,其中主坝长420 m,左副坝长440 m,右副坝长142 m;主坝和左副坝顶设有2 m高砼防浪墙,右副坝顶有2 m 高的自溃土坝。
溢洪道位于右岸,总长345 m,堰顶高程1122 m,净宽24 m,堰型为开敞式实用断面堰,设两扇7 m×12 m弧形钢闸门,最大泄量1298m3/s。
泄洪洞洞径8 m,总长1050 m,进口高程1086.2 m,出口高程1072.18 m,进口设4.872 m×8.1 m的两扇平板事故钢闸门,出口设7m×6.5 m的一扇弧形钢闸门,最大泄量820 m3/s。
输水洞位于大坝右岸,进口高程1089.4 m,出口高程1071.8 m,洞径4m,长598 m,出口设有3.6 m×3.6 m弧形钢闸门,最大泄量116 m3/s,系挑流消能。
西龙池上水库GPS基准站坐标时间序列特征分析摘要对西龙池上水库gps基准站从2009年7月至2010年6月的坐标时间序列进行了研究。
阐述了gps坐标时间序列的获取方法，采用频谱分析法分析其周期特征，结果表明上水库基准站的水平和高程方向分别存在近似90天和60天的周期，而年周期和半年周表现并不明显；通过求谱指数和极大似然估计法分析了西龙池上水库基准站坐标时间序列的噪声特征，结果表明其包含有色噪声，通过比较不同噪声模型下的极大似然值，确定白噪声+闪烁噪声+随机漫步噪声模型为最佳噪声模型。
关键词gps坐标时间序列；基准站；周期特征；噪声特征
中图分类号p227 文献标识码a 文章编号1674-6708（2013）82-0104-02
0 引言
gps变形监测系统中，监测点的位移是基于基准点保持静止这一前提的，基准点位置的变化将直接影响监测点的位移量，从而扰乱各类监测点的变形监测成果。
因此有必要对基准点的运动进行分析，以确保基准点的位移量在设计要求范围内。
本论旨在分析西龙池上水库gps基准站的坐标时间序列，合理分析坐标序列中的各种信号来源，并初步揭示其成因，针对坐标时间序列，尝试建立合理的数学模型和随机模型来描述其周期特征和噪声特征。
1 坐标时间序列的获取
1.1 基线解算
基线处理采用的是mit和sio共同研制的gamit软件，该软件是世界上最优秀的gps数据处理软件之一。
采用igs事后精密星历，选择联合解算的11个igs永久跟踪站为wuhn、bjfs、lhaz、usud、shao、kit3、pol2、urum、kunm、tnml、suwn，解算策略为：1）采用广播星历中的卫星钟差参数；2）采用根据伪距观测值计算的接收机钟差；3）采用lc观测值；4）采用萨斯塔莫宁模型进行对流层延迟改正，并用分段线性法每两个小时估计一个折射量偏差参数；5）卫星及接收机天线的相位中心偏差改正采用gamit缺省值；6）顾及潮汐改正；7）截止高度角15°，历元间隔30s；8）采用松弛igs轨道。
1.2 网平差
平差的基准站为shao、bjfs、urum、kunm、lhaz、suwn、usud、tnml。
由于itrf2005框架坐标中，上述几个igs跟踪站的坐标通过速度场归算得到，因此其精度有限，为了防止约束平差时igs跟踪站的误差影响tn01、tn02的坐标，采用最小约束平差法，将距离tn01、tn02较近且观测质量好、数据连续的shao站固定，得到各测点的最小约束平差坐标。
为防止由于框架定向、尺度不一致引起的不同期坐标差异，本文仔细分析了最小约束平差的结果，将与之较吻合的5个igs跟踪站作为公共点，进行7参数转换，统一各期观测值之间的旋转和尺度因子。
2 周期特征
由于地球的运动和各种地球物理现象的存在，比如季节变换、重力、水文动力等，基准站会保持周期性的变化，反应在坐标时间序列上就是周期特征，不同的物理现象则会导致不同的周期。
频谱分析是研究时间序列周期变化的重要方法，它通过计算各谐波频率的振幅，找出最大振幅所对应的主频，从而揭示变化周期。
该方法有助于确定准确周期并可判别具有隐蔽性和复杂性的周期，但其是完全频域化的分析方法，无法同时兼顾时间序列在时域内的特性，对于非平稳数据的分析也存在一定缺陷。
由于本文涉及的时间序列存在间断，故采用lomb-scargle周期图法进行分析，得到的结果为：
1）基准站tn01和tn02的周期性趋于一致，有相同或相近的运动趋势；
2）基准站n方向和e方向主要周期为0.24年和0.31年，而u 方向的主要周期为0.15年，三个方向的周期并不严格一致；
3）水平方向功率谱数值为107数量级，而高程方向达到了108数量级，可见高程方向的周期特征比水平方向更为明显；
4）对于时间跨度较短的时间序列，并不一定能提取出年周期、半年周期等长周期项，相反可以提取出较短的周期项。
3 噪声特征
3.1 求谱指数
gps噪声可以用一种被称之为幂律过程的统计模型来描述。
不同的谱指数对应不同的噪声类型，当时为白噪声，时为闪烁噪声，时
为随机漫步噪声。
除白噪声以外的其它噪声统称为有色噪声。
通过计算谱指数可以直接辨别gps坐标时间序列的噪声特性，但不能确定具体的噪声类型，计算得到tn01北、东、高程方向谱指数分别为-0.4246、-0.4316、-0.7602，tn02为-0.5074、-0.4302、-0.7631。
可以看出基准站所有坐标分量的谱指数值均介于-1～0之间，由此可知其不具有纯白噪声（k=0）的特性。
从而可以得出结论，基准站tn01和tn02坐标分量既含有白噪声，又含有有色噪声。
3.2 极大似然估计
通过极大似然估计法求不同噪声模型下的极大似然值可以进一步研究噪声的特性，确定噪声的类型。
极大似然估计法的优点为精确度高并可同时估计噪声分量等参数。
本文选取四种噪声模型：白噪声（wn）、白噪声+闪烁噪声
（wn+fn）、白噪声+随机漫步噪声（wn+rwn）和白噪声+闪烁噪声+随机漫步噪声（wn+fn+rwn），分别计算极大似然值，从而确定出最佳噪声模型。
通常极大似然值越大，噪声模型越有效。
蒙特卡罗模拟实验表明：在95%的显著水平下，当两种噪声模型的极大似然值之差大于3.0时，两种模型具有可区分性。
本文四种模型的极大似然值如表1所示。
从以上分析可以得出结论西龙池上水库gps基准站各坐标分量都包含有色噪声成分，不具有纯白噪声特性，用白噪声+闪烁噪声+
随机漫步噪声模型描述最为恰当（当不存在随机漫步噪声时即为白噪声+闪烁噪声模型）。
4 结论
本文介绍了gps坐标时间序列的获取方法，并对计算得到的时间序列进行周期特性分析和噪声特征分析，得到了如下几点结论：1）采用频谱分析法得到的两个基准站的主要周期在n方向为0.24年，e方向为0.31年，u方向为0.15年，三个方向的主要周期并不一致，通常认为存在的年周期和半年周期并不明显；
2）通过计算其谱指数表明两个基准站各坐标分量的谱指数均介于-1～0之间，说明其并不具有白噪声特性，包含有色噪声；
3）采用极大似然估计法分别计算白噪声、白噪声+闪烁噪声、白噪声+随机漫步噪声和白噪声+闪烁噪声+随机漫步噪声四种模型的极大似然值，通过比较分析确定白噪声+闪烁噪声+随机漫步噪声为最佳噪声模型。
参考文献
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