径向基函数神经网络在卫星钟差预报中的应用

• 作者: 赵丹宁 雷雨
• 来源期刊: 全球定位系统
• 学科: 地球科学
• 关键词: 径向基函数神经网络 卫星钟差 钟差预报 交叉验证
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 12-18
• 页数: 7页
• 分类号: P228.4
• 字数: 4954字
• 语种: 中文

摘要

卫星钟差预报在全球卫星导航系统(GNSS)中起着重要作用.将径向基函数(RBF)神经网络应用于卫星钟差预报中.为避免网络过学习状态的发生,充分利用有限的训练样本数据,采用交叉验证法(CV)训练网络.以GPS为例进行短期(24 h)预报实验,并与灰色系统模型进行对比分析.结果表明:交叉验证法可以明显提高网络的泛化能力,RBF神经网络模型的预报精度以及稳定性均优于灰色系统模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷雨	中国科学院国家授时中心	44	234	9.0	12.0
10	赵丹宁	中国科学院国家授时中心	25	136	7.0	10.0