| 改进粒子群优化最小二乘向量机卫星钟差预报 |
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| 引用本文： | 刘赞,陈西宏,薛伦生,邹兵,张群.改进粒子群优化最小二乘向量机卫星钟差预报[J].测绘科学,2015(9):115-119. |
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| 作者姓名： | 刘赞 陈西宏 薛伦生 邹兵 张群 |
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| 作者单位： | 1. 空军工程大学防空反导学院,西安,710051;2. 空军工程大学信息与导航学院,西安,710077 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61172169) |
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| 摘 要： | 针对提高导航卫星钟差预报精度的研究不足的现状,文章结合灰色预报模型和最小二乘向量机预报模型的特点,研究建立灰色系统与最小二乘向量机的结合预报模型:引入惯性权值和加速度因子随优化代数变化的改进粒子群算法,以提高算法的优化能力;并用其对模型惩罚因子和核函数参数选取过程进行优化;选取具有代表性的卫星钟差数据,建立改进粒子群优化的GM-LSSVM模型进行短期钟差预报分析,并与传统的GM(1,1)预报模型和BP神经网络预报模型进行精度比较。仿真结果表明,优化后的模型预报精度优于GM(1,1)预报模型和BP神经网络模型。
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| 关 键 词： | 卫星钟差 钟差预报 灰色系统 最小二乘向量机 改进粒子群 |
Prediction of satellite clock errors based on GM-LSSVM improved by IPSO |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | satellite clock error clock error prediction gray model LSSVM IPSO |
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