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梯度RBF神经网络在MEMS陀螺仪随机漂移建模中的应用
被引量：
11
1
作者
王昊
王俊璞
+1 位作者
田蔚风
金志华
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
2006年第4期44-48,共5页
为了提高使用精度,研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性,并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论,采用梯度径向基(RBF)神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明...
为了提高使用精度,研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性,并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论,采用梯度径向基(RBF)神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明:相比经典RBF网络模型而言,这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特;相对于季节时间序列模型而言,其补偿效果提高了大约15%。
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关键词
微机电陀螺
随机漂移
非平稳随机过程
梯度rbf神经网络
建模
游程检验
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职称材料
题名
梯度RBF神经网络在MEMS陀螺仪随机漂移建模中的应用
被引量：
11
1
作者
王昊
王俊璞
田蔚风
金志华
机构
上海交通大学仪器工程系
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
2006年第4期44-48,共5页
文摘
为了提高使用精度,研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性,并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论,采用梯度径向基(RBF)神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明:相比经典RBF网络模型而言,这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特;相对于季节时间序列模型而言,其补偿效果提高了大约15%。
关键词
微机电陀螺
随机漂移
非平稳随机过程
梯度rbf神经网络
建模
游程检验
Keywords
MEMS gym
random drift
non-stationary process
gradient
rbf
network
modeling
run tests
分类号
U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
梯度RBF神经网络在MEMS陀螺仪随机漂移建模中的应用
王昊
王俊璞
田蔚风
金志华
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
2006
11
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