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基于EEMD-LSTM模型的BDS卫星轨道预报精度分析
被引量：
9
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作者
吉长东
杨超
王强
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2023年第4期345-350,共6页
为解决深度学习模型中轨道误差序列数据的噪声误差积累问题,提出EEMD-LSTM组合预测模型,并利用GEO、IGSO、MEO三类卫星数据进行轨道预报分析。结果表明,EEMD-LSTM组合预测模型在卫星轨道预报中能够有效抑制噪声的误差积累,GEO、IGSO、ME...
为解决深度学习模型中轨道误差序列数据的噪声误差积累问题,提出EEMD-LSTM组合预测模型,并利用GEO、IGSO、MEO三类卫星数据进行轨道预报分析。结果表明,EEMD-LSTM组合预测模型在卫星轨道预报中能够有效抑制噪声的误差积累,GEO、IGSO、MEO三类卫星的轨道预报精度均有所提高,也能够有效拟合动力学模型轨道的预报误差,EEMD-LSTM组合预测模型对GEO、IGSO、MEO三类卫星的平均改进率imp分别提高2.70百分点、2.46百分点和8.33百分点。
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关键词
BDS轨道
LSTM模型
EEMD-LSTM组合模型
平均改进率
误差积累
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职称材料
题名
基于EEMD-LSTM模型的BDS卫星轨道预报精度分析
被引量：
9
1
作者
吉长东
杨超
王强
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2023年第4期345-350,共6页
文摘
为解决深度学习模型中轨道误差序列数据的噪声误差积累问题,提出EEMD-LSTM组合预测模型,并利用GEO、IGSO、MEO三类卫星数据进行轨道预报分析。结果表明,EEMD-LSTM组合预测模型在卫星轨道预报中能够有效抑制噪声的误差积累,GEO、IGSO、MEO三类卫星的轨道预报精度均有所提高,也能够有效拟合动力学模型轨道的预报误差,EEMD-LSTM组合预测模型对GEO、IGSO、MEO三类卫星的平均改进率imp分别提高2.70百分点、2.46百分点和8.33百分点。
关键词
BDS轨道
LSTM模型
EEMD-LSTM组合模型
平均改进率
误差积累
Keywords
BDS orbit
LSTM model
EEMD-LSTM combined model
imp
error accumulation
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于EEMD-LSTM模型的BDS卫星轨道预报精度分析
吉长东
杨超
王强
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2023
9
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