| 基于优化残差组合的北斗卫星短期钟差预报研究 |
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| 引用本文： | 周仕琦,蔡成林.基于优化残差组合的北斗卫星短期钟差预报研究[J].全球定位系统,2023(1):98-104. |
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| 作者姓名： | 周仕琦 蔡成林 |
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| 作者单位： | 湘潭大学自动化与电子信息学院 |
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| 基金项目： | National Key Research and Development Program of China (2020YFA0713501)； |
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| 摘 要： | 为解决传统模型因使用卫星钟差一次差分序列而导致预报精度差的问题，进一步提升预报精度，提出一种优化残差组合对卫星钟差一次差分序列进行预报的方法.该方法首先根据北斗卫星钟差序列的特点，利用四分位法(IQR)代替中位数法对一次差分序列进行预处理，然后利用自回归滑动平均模型(ARMA)将经过预处理后的卫星钟差一次差分序列分成趋势项和残差随机项，接着利用极限学习机(ELM)模型对残差部分进行建模预测，最后将ARMA模型的预测结果和ELM神经网络的残差预测结果求和后进行差分还原.结果表明：当卫星钟差呈非线性时，组合模型的预报精度比传统模型提升了38.2%，在北斗卫星钟差短期预报中具有一定的可行性.
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| 关 键 词： | 北斗卫星钟差预报 自回归滑动平均模型(ARMA) 极限学习机(ELM) 组合模型 |
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