结合双树复小波和广义回归神经网络的钟差预报方法研究

发布时间：2017-09-22 17:12

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【摘要】：针对卫星钟差呈现出非线性、非平稳变化的特性,提出了一种基于双树复小波和广义回归神经网络的卫星钟差预报方法。该方法充分利用双树复小波变换的完全重构、近似平移不变性和较好的方向选择性等优良特性,首先把钟差时间序列分解成具有不同频率特征的分量,然后根据各分量的特点构建高频和低频广义回归神经网络进行预报,最后将各分量的预报结果进行叠加得到最终的预报值。以IGS提供的钟差数据为例进行试验,并与单一的灰色模型、最小二乘支持向量机和广义回归神经网络的预报结果进行对比分析。结果表明,该方法具有较高的预报精度,对于较长时间的钟差预报也能保证较好的预报效果,应用于卫星钟差预报可行、有效。
【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;广西城市建设学校;
【关键词】： 双树复小波 广义回归神经网络 一次差 钟差预报
【基金】：国家自然科学基金(41461089) 广西“八桂学者”岗位专项经费资助项目 广西空间信息与测绘重点实验室资助课题(桂科能130511402;130511407)
【分类号】：P228
【正文快照】： 卫星钟差(satellite clock bias,SCB)的预报是一项非常重要的工作,钟差预报的可靠程度直接决定导航精度,研究钟差预报有利于提高参数预报的可靠性和准确性,优化卫星钟差改正数据上传时间间隔;而且在实时动态精密单点定位中需要采用钟差预报结果参与计算来实现高精度定位[1-2]

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本文编号：902043