基于遗传算法优化SVM的GNSS坐标时序预测方法

本发明公开了一种基于遗传算法优化SVM的GNSS坐标时序预测方法，属于大地测量形变监测技术领域，包括以下步骤：S1、收集某地区多个GNSS站点的地球物理效应数据和GNSS时间序列，并进行处理得到各个GNSS站点的完整的时间序列；S2、构建GA‑SVM模型：利用遗传算法优化支持向量机模型，得到满足每个GNSS站点的GA‑SVM模型；S3、进行模型评估与预测。本发明采用地球物理效应等四种特征数据对GNSS进行预测，采用GA进行优化，可以进行多目标优化，解决高维数据中的参数优化问题，提升模型在高维数据上的表现；同时，为模型提供了足够的训练和验证数据，提高模型的训练效果和预测精度，使模型具有更高的精准性和泛化能力。