基于灰色系统和神经网络的钟差预报

• 作者: 赵丹宁 雷雨 高玉平
• 来源期刊: 时间频率学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 灰色系统 神经网络 钟差预报
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 156-163
• 页数: 8页
• 分类号: P228.4
• 字数: 4424字
• 语种: 中文

摘要

为避免单一模型预报钟差的弱点,提出了一种基于灰色系统和神经网络(neural network,NN)的混合模型来实现钟差的预报,并给出了基于GM(1,1)模型和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)进行钟差预报的基本思想、具体方法和实施步骤.针对神经网络算法易训练过度、泛化能力弱的问题,采用K重交叉验证法(K-fold cross-validation)提高网络的泛化能力.为验证该混合预报模型的可行性和有效性,利用实测GPS卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并将其与灰色系统模型和经典权线性组合灰色模型进行比较分析.结果表明,该模型具有较好的预报精度,优于另外两种模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高玉平	中国科学院国家授时中心	45	263	10.0	14.0
5	雷雨	中国科学院国家授时中心	44	234	9.0	12.0
14	赵丹宁	中国科学院国家授时中心	25	136	7.0	10.0