地球极移参数高精度双差分LS+AR预报方法研究

提出基于双差分最小二乘LS+AR模型的高精度极移参数预报方法。首先,对极移数据进行双差分处理,用以增强数据平稳性,获取差分极移数据,并采用LS方法对差分极移数据进行拟合,获取极移残差数据;其次,利用AR模型对极移残差数据进行预报;然后,综合LS外推预报值与AR模型预报值获取差分极移预报值;最后,对差分极移预报结果进行逆双差分处理,获取高精度的极移预报值。将该方法应用于实际极移参数预报中,结果表明,1d的极移X分量(PMX)预报精度优于0.25mas,极移Y分量(PMY)预报精度优于0.2mas。将该预报结果与国际EOP_PCC预报结果对比表明,极移短期预报精度与EOP_PCC预报结果相当,1d的预报精度略优于EOP_PCC预报结果。     

基于GM(1,1)+AR模型的钟差短期预报改进算法研究

针对传统GM(1,1)+AR组合模型的缺点,提出一种可及时更新建模序列和增强数据间相关性的循环式钟差预报模型,在预报过程中根据预报时刻的不同实时调整AR模型阶数。考虑到原始钟差建模序列长度会对预报精度造成影响,分别使用2 h、6 h、12 h和24 h的钟差序列构建模型。实验结果表明,改进模型的预报精度较传统方法有一定提高,且预报结果更稳定;使用不同长度的钟差序列构建模型对预报结果有一定影响,其中二次多项式模型受原始序列长度的影响较大,改进模型受影响较小。     

导航卫星钟差预报的Elman神经网络算法研究

针对卫星钟差不能被精确模型化的问题,将具有较强记忆功能和强大计算能力的Elman神经网络运用到卫星钟差预报中,提出适用于卫星钟差预报的Elman模型。首先对原始钟差数据进行一次差处理,然后选择合适的神经网络结构建立预报效果最佳的Elman钟差预报模型,最后选用国际GNSS服务（IGS）提供的精密钟差数据进行GPS卫星钟差预报,并与二次多项式模型、附加周期项的多项式模型和灰色系统模型进行对比分析。结果表明,Elman模型进行1 d、7 d和30 d钟差预报的精度得到显著提高,分别达到亚ns、ns和μs级,表明该模型的钟差预报性能优于3种常用模型,在卫星钟差预报中具有可行性。     

一种考虑PMX与PMY之间相关性的极移预报新方法

提出采用多元回归模型（MAR）与最小二乘（LS）组合进行极移预报。该模型考虑极移PMX和PMY的LS拟合残差之间的相关性,采用PMX残差和PMY残差一起构建预报模型进行残差预报。通过与LS+AR预报结果的对比表明,LS+MAR模型的预报结果更优。此外,通过与EOP_PCC预报结果的对比也说明,LS+MAR模型的短期极移预报精度能够达到国际先进水平。     

BDS星载原子钟周期项特性及预报研究

采用频谱分析方法对BDS星载原子钟的周期项变化规律进行分析,继而构建了附有周期项的精密钟差预报模型。在此基础上,对预报模型的短期预报效果和不同类型卫星的预报精度差异进行分析。结果表明,不同类型的卫星均表现出较为显著的12 h和24 h的周期项变化规律,但其对应的能量幅值存在差异;与传统的二次多项式预报模型相比,结合周期项改正的钟差预报模型能够提高预报精度,6 h的预报精度约为2 ns,24 h的预报精度约为10 ns。     

一种LSTM神经网络在卫星钟频率快速变化期间钟差预报的应用

为克服多项式模型在卫星频率快速变化期间精度衰减快的问题,提出一种基于LSTM神经网络的钟差预报模型。与多项式模型的对比实验结果显示,在卫星钟平稳运行期间,两种模型的结果几乎一致;在卫星钟输出频率发生快速变化时,LSTM神经网络模型的预报精度较多项式模型提高显著,仍能提供较高精度的钟差预报结果。     

基于一次差分预报原理的常用钟差预报模型效果分析

基于15 d的精密卫星钟差数据,从不同角度全面分析6种常用钟差预报模型（LP模型、QP模型、GM模型、SA模型、ARIMA模型、KF模型）基于钟差一次差分预报原理的预报效果,得到以下结论：1）采用钟差一次差分预报原理,可以提高LP模型、SA模型、GM模型及KF模型对于GPS卫星钟差的3 h预报精度,提高QP模型和ARIMA模型对于ⅡF Rb钟的3 h预报精度,提高LP模型和GM模型在6 h和12 h预报中的精度,提高ARIMA模型在6 h、12 h和24 h预报中的精度;2）基于钟差一次差分预报原理的预报结果与卫星及其星载钟类型有关,对于GPS BLOCK ⅡF Rb钟,该预报原理可以提高6种模型的短期预报精度,特别是对GM模型、LP模型和ARIMA模型预报效果的改善最为显著;3）对于3 h和6 h的预报,采用钟差一次差分预报原理的LP模型（DLP模型）对应的RMS值都最小,即DLP模型的预报精度最高,说明钟差一次差分数据更适合一次多项式模型的短期预报。     

基于SDP4模型的BDS卫星轨道预报精度

结合两行轨道根数(TLE)星历与SDP4模型预报BDS IGSO、GEO与MEO卫星30 d轨道,并采用GFZ事后精密星历评估轨道预报误差。将所得轨道预报误差与广播星历、历书的轨道预报误差进行对比,结果表明,本文方法轨道预报精度显著优于广播星历与历书。     

基于SAFA-FDGM(1,1)模型的BDS钟差预报

为建立高精度的BDS钟差预报模型,提出一种基于改进的萤火虫算法优化的分数阶离散型灰色系统SAFA-FDGM(1,1)钟差预报模型。为避免萤火虫算法陷入局部最优解,提高萤火虫算法的优化能力,本文引入惯性权重因子,同时对吸引力因子、步长因子进行改进;利用改进的萤火虫算法自动优化选取FDGM(1,1)分数阶因子来提高FDGM(1,1)数据拟合精度。分别采用C02(GEO)、C09(IGSO)、C12(MEO)三种不同类型卫星的钟差数据进行实验分析,结果表明,本文预报模型优于传统二次多项式模型与GM(1,1)模型,其中3~6 h预报误差小于1 ns,9~12 h预报误差优于2 ns,对建立高精度的BDS卫星通用钟差预报模型具有重要参考价值。     

一种区域精密天顶对流层延迟组合预报模型

针对现有区域天顶对流层延迟(ZTD)模型属于函数或格网型,参数固定,且难以表达ZTD时空快速变化特性等问题,提出一种基于小波变换、傅里叶级数拟合、自回归(AR)、支持向量回归(SVR)的组合预报新模型构建方法。该模型在时域内对ZTD序列进行小波变换,分解出低频和高频序列。低频序列采用傅里叶级数拟合成时间函数,高频序列则由AR进行预报。在空间域内利用SVR建立位置参数向傅里叶级数参数的映射。在该模型中输入时间与位置信息即可获取ZTD预报值。利用94个GNSS基站2 a的ZTD数据进行建模,24个GNSS基站1 a的ZTD数据进行预测对比。结果表明,实测值与模型预报值之间的平均偏差为-2.02 mm,均方根误差为3.07 cm,优于大部分区域ZTD模型。在伪距单点定位测试中,该模型能够显著提高定位精度。实验表明,该组合模型具有较高的预报精度和可靠性,具有一定的应用价值。     

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改进的边坡变形非线性时变系统的不确定性分析

大地测量数据往往包含许多不确定性，可能导致所建立的函数模型产生病态，影响参数估计的准确性和可靠性。通过研究边坡变形非线性时变系统的力学原理，利用多项式拟合方法改进原模型，在参数解算过程中，考虑到测量数据的不确定性给解算结果带来消极影响，通过限制不确定度，利用min-max准则，提高参数解算的准确性，并将预测变形结果与实测边坡位移数据对比。结果表明，带不确定性的平差算法（least-square with uncertainty，ULS）与最小二乘平差（least-squares，LS）和整体最小二乘平差（total least-square，TLS）相比，其预测结果更接近实际测量数据，证明了改进的边坡变形非线性时变系统预测变形的有效性。     

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汶川 Ms8.0地震同震倾斜应变变化分析

对汶川地震震中附近450 km范围内倾斜仪、应变仪记录到的同震变化做了筛选统计,并根据弹性半无限空间矩形位错模型,分别采用远场地震波资料、近场大地测量资料反演的同震滑移分布模型,正演计算震中附近台站的同震倾斜、应变变化.通过对实际观测与模拟计算结果的比较,初步表明:实际观测的同震倾斜变化方向与模拟计算结果存在75%的一致性,实际观测的同震倾斜变化比模拟值大约1～2个量级;实际观测的同震应变方向与模拟计算结果仅有33.3%的一致性,实际观测的同震应变变化与模拟计算值相当或仅大1个数量级.     

加权复合分位数自回归模型在隧道围岩变形预测中的应用

提出加权复合分位数自回归模型对隧道围岩变形进行预测的新方法,并给出其原理和实现算法。以昆明市阳宗隧道为例,对加权复合分位数自回归预测模型进行计算,并与其他模型进行对比分析。结果表明,新方法预测效果优于非加权复合分位数估值的AR(2)模型、基于最小二乘参数估计的自回归预测、经遗传算法优化的支持向量机等预测方法。     

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基于Prophet-XGBoost模型的GNSS高程时间序列预测

针对GNSS时间序列非平稳性和非线性等特点,通过分析XGBoost模型与Prophet模型的适用性与特点,构建Prophet-XGBoost预测模型。该模型先通过Prophet模型对GNSS原始时间序列进行分解,然后通过XGBoost模型进行分部预测,等权相加得到预测结果。实验选用ALGO、ALRT、BRST三个IGS站U分量日坐标时间序列数据,采用MAE和RMSE作为评价指标。结果表明,与单一的XGBoost模型和Prophet模型相比,Prophet-XGBoost模型的MAE和RMSE值均得到一定程度优化,说明该模型具备有效性,可用于GNSS时间序列预测。