基于多种深度学习算法对卫星钟差预报的效果分析与对比研究

针对卫星钟差预报模型的普遍适用性低，以及预报模型中星载原子钟类型和建模特点结合不充分等问题，提出了四种适用于非线性处理的神经网络模型来预报卫星钟差.首先对钟差数据进行预处理；然后通过基于萤火虫算法(firefly algorithm, FA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络(FA-BP neural networks,FA-BPNN)模型、Elman循环神经网络模型、径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型以及基于卷积神经网络-长短期记忆(convolutional neural networks-long short term memory,CNN-LSTM)网络模型对1 d和7 d的钟差数据量建立模型；再采用武汉大学国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)数据分析中心(WHU)的GPS精密钟差数据进行钟差预报；最后从不同建模数据量及不同批次卫星的同一类型原子钟和不同批次卫星的不同类型原子钟的角度，将预报效果进行分析与对比.结果表明：1)四种模型在建模特点上，1 d的钟差数据量建...