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基于灰色模型与小波神经网络的卫星钟差预报方法
  • ISSN号:1671-5942
  • 期刊名称:《大地测量与地球动力学》
  • 时间:0
  • 分类:P228.41[天文地球—大地测量学与测量工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]信息工程大学地理空间信息学院,郑州450052
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41274015);国家863计划项目(2013AA122501)
中文摘要:

提出一种基于灰色模型和小波神经网络相结合的卫星钟差预报方法。首先通过灰色模型对钟差进行拟合并确定钟差预报的灰色模型,然后根据拟合残差对小波神经网络进行建模,最后将两种模型对应的预报结果结合得到钟差预报值。使用IGS精密钟差进行实验,证明该方法的预报效果优于二次多项式模型和灰色模型,特别是对于ⅡR型铷钟和ⅡF型铷钟,其预报精度可以提高2倍以上。

英文摘要:

A new prediction method based on the combination of gray system model and wavelet neural network is proposed. Firstly, fitting given satellite clock bias values with gray model, and determining parameters of gray model with the values. Then, establishing model of wavelet neural network with fitting residuals. Finally, combining the prediction results obtained from the two models mentioned above to get prediction results. The results of prediction tests using the precise satellite clock bias data from IGS show that the method can get better satellite clock bias prediction results, compared to the quadratic polynomial model and the grey model. Especially for the rubidium clock of Ⅱ R type and Ⅱ F, the prediction precision can be provided with two times or more.

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期刊信息
  • 《大地测量与地球动力学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国地震局
  • 主办单位:中国地震局地震研究所 地壳运动监测工程研究中心 中国地震局地壳应力研究所等
  • 主编:姚运生
  • 地址:湖北省武汉市武昌区洪山侧路40号
  • 邮编:430071
  • 邮箱:jgg09@public.wh.hb.cn
  • 电话:027-87864009 87667622
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-5942
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1655/P
  • 邮发代号:38-194
  • 获奖情况:
  • 92年、96年获中国地震局优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9069