作者：谢正军数据缺失插值算法非等间隔精度分析
摘要：准确预测变形的前提是已有监测数据须完整,但在实际工程测量作业中,由于受环境条件、数据传输、记录等诸多因素的影响,可能造成数据随机性缺失,导致变形预测结果产生偏倚。为了解决变形监测数据随机性缺失问题,采用线性插值、3次样条插值以及B样条插值3种不同的插值方法进行数据修复,并通过将插值结果与实测数据进行对比分析。结果表明,所选用的3种算法都能满足监测数据修复的精度要求,而B样条插值算法较另外2种算法的数据修复效果更佳。该研究结果对于在非人为因素影响情况下,为变形监测数据随机性、非等间隔缺失所造成的数据完整性问题提供了具备准确性和可靠性的解决方法,对处理分析变形监测数据具有重要意义。
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