赵 卿，周兴东

减弱观测误差对回归模型的影响研究

赵 卿1，2，周兴东1

（1.江苏师范大学测绘学院，江苏徐州 221116；2.江西省数字国土重点实验室，江西抚州 344000）

对变形监测序列进行数据建模分析时，含有误差的监测数据会对模型的建立产生较大的影响。提出一种“事件”模型改变原始观测序列的表达形式，通过对原始观测数据进行转换，对变形监测数据按照某种规则进行分类划分，划分后的数据能够适应Cox模型。根据经验或者实际情况，适当调节“事件”模型参数，在一定程度上可以减弱观测误差带给Cox回归模型的影响，算例分析进一步论证了该模型计算结果的准确度能够进一步地提高计算结果的准确度。

观测误差；变形监测；事件模型；Cox回归模型

变形监测对观测精度有很高的要求，而监测过程中不可避免受到外界条件干扰（如水汽等）而带来观测误差，通过平差的方法可以消除每期观测结果含有的偶然误差，但是在整个监测时期内，监测点的观测序列中含有的误差仍然无法消除［1－2］，而且较大的误差会对后续建模分析产生很大影响［3］；实际监测工作中，小波变换进行消噪是目前处理含有噪声信息的监测序列较为常用的办法［3］。该方法对减弱误差对观测序列的影响，具有很好的效果［4］。本文提出一种“事件”模型来变换监测序列，通过调节模型参数，可以减弱观测误差对数据分析结果的影响，应用Cox回归模型计算［5－6］得到对变形数据分析的新方法。……