基于EEMD-样本熵和GM-SVM的钟差预报方法研究

发布时间：2018-10-18 14:01

【摘要】：提出一种基于集合经验模态分解、样本熵和灰色支持向量机相结合的卫星钟差预报方法。首先利用EEMD对钟差序列进行分解,然后采用样本熵对复杂度相似的分量进行叠加组合,进而对各新分量建立高频支持向量机和低频灰色GM(1,1)进行滚动式预报,最后叠加各预报结果得到钟差预报值。用IGS提供的钟差数据作实验,与灰色模型、支持向量机、遗传小波神经网络的多步预报进行对比分析。结果表明,该方法预报精度较高,对于较长时间的钟差预报也能保证较好的预报效果。
[Abstract]:A satellite clock error prediction method based on set empirical mode decomposition, sample entropy and grey support vector machine is proposed. First, EEMD is used to decompose the clock difference sequence, then the sample entropy is used to superposition and combine the components with similar complexity, and then the high frequency support vector machine and the low frequency grey GM (1 / 1) are established for rolling prediction of each new component. Finally, the prediction value of clock difference is obtained by stacking the prediction results. The clock error data provided by IGS are used as experiments and compared with grey model, support vector machine and genetic wavelet neural network. The results show that the accuracy of this method is high, and the prediction effect of clock difference for a long time can be guaranteed.
【作者单位】： 桂林理工大学测绘地理信息学院;广西空间信息与测绘重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(41461089) 广西自然科学基金(2014GXNSFAA118288) 广西“八桂学者”岗位专项 广西空间信息与测绘重点实验室基金(桂科能1207115-07,130511407)~~
【分类号】：P228

【共引文献】

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本文编号：2279344