| 粒子群算法优化的神经网络短期钟差预报 |
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| 引用本文： | 陈希鸣,黄张裕,秦洁,刘仁志.粒子群算法优化的神经网络短期钟差预报[J].测绘科学,2019,44(9):7-12. |
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| 作者姓名： | 陈希鸣 黄张裕 秦洁 刘仁志 |
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| 作者单位： | 河海大学地球科学与工程学院,南京,211100;河海大学地球科学与工程学院,南京,211100;河海大学地球科学与工程学院,南京,211100;河海大学地球科学与工程学院,南京,211100 |
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| 摘 要： | 针对导航卫星钟差短期预报精度上的不足,该文提出了一种基于粒子群算法优化的BP神经网络钟差预报模型,通过粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用IGS的钟差数据进行实验,并与灰色GM(1,1)模型、二次多项式模型和BP神经网络模型的预报结果进行对比分析。结果表明,粒子群优化算法的BP神经网络模型钟差预报效果良好,3h预报精度能够达到0.3ns,体现了本文钟差预报模型的实用性。
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| 关 键 词： | 卫星钟差 钟差预报 BP神经网络 粒子群算法 |
Prediction of the short-term satellite clock error based on particle swarm optimization neural network |
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