最优非负变权组合模型在卫星钟差预报中的应用

发布时间：2018-01-16 05:29

本文关键词：最优非负变权组合模型在卫星钟差预报中的应用　出处：《大地测量与地球动力学》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对单一卫星钟差预报模型自身存在的缺陷,提出基于二次多项式、灰色GM(1,1)和ARIMA等三种单一模型的最优非负变权组合预报模型。通过与各单一模型和经典权组合模型进行对比分析表明,该模型预报残差RMS值最小,精度更高,能够根据各模型预报效果赋予不同的权值,在一定程度上综合了多种单一模型的优点,可降低预报风险,提高模型预报的可靠性。
[Abstract]:Aiming at the defects of the single satellite clock error prediction model, a grey GM(1 model based on quadratic polynomial is proposed. 1) the optimal nonnegative variable weight combined forecasting model of three single models and ARIMA. By comparing with each single model and classical weight combination model, it is shown that the prediction residual RMS value of the model is the smallest. The accuracy is higher, which can give different weights according to the forecasting effect of each model, and to some extent integrate the advantages of many single models, can reduce the forecast risk and improve the reliability of the model prediction.
【作者单位】：广西空间信息与测绘重点实验室;桂林理工大学测绘地理信息学院;
【基金】：广西空间信息与测绘重点实验室开放基金(15-140-07-05,15-140-07-34) 广西“八桂学者”岗位专项~~
【分类号】：P228
【正文快照】： 导航卫星自主运行需要地面预报的钟差作为先验信息[1],且在实时精密单点定位中,也需要钟差参与计算来实现高精度定位[2]。目前,常用的卫星钟差预报方法主要有二次多项式模型、灰色GM(1,1)模型、ARIMA模型和神经网络模型等[3-5]。然而,星载原子钟往往受到多种不确定因素的影响

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