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题名基于粒子群优化核极限学习机的北斗超快速钟差预报
被引量：18
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作者
李文涛
边少锋
任青阳
梅长松
潘雄
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机构
中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院
重庆交通大学土木工程学院
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出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1080-1088,共9页
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基金
国家自然科学基金(41874009,41476087)
国家重点研发计划(2016YFC0802206-3)
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文摘
针对卫星钟差序列中非线性特性较为复杂和超快速钟差预报精度较低的问题,将核极限学习机算法引入到北斗超快速钟差预报中。首先,将极限学习机进行优化,引入粒子群优化算法来选择核极限学习机所需的核参数和正则化参数;然后,将优化后的方法应用到超快速钟差预报中,并给出了利用该方法进行超快速钟差预报的步骤;最后,在分析iGMAS提供的实测北斗超快速钟差数据的基础上,选用单天和多天数据进行短期预报。结果表明:在短期预报6h范围内,利用本文提供的优化方法解算得到的超快速钟差预报精度明显优于二次多项式模型和周期项模型,并且采用此方法得到的超快速钟差预报产品与iGMAS提供的超快速钟差预报产品(ISU-P)相比,GEO、IGSO和MEO卫星的预报精度分别提升了50. 51%、46. 98%、40. 67%,其与最终精密钟差的符合程度显著增强。
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关键词
iGMAS
北斗超快速钟差预报
核极限学习机
粒子群优化
最终精密钟差
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Keywords
iGMAS
Beidou ultra-rapid clock offset prediction
Kernel extreme learning machine
Particle swarm optimization
Final precision clock offset
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分类号
P228.4
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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