基于ARIMA与ANN组合模型的卫星钟差预报方法

• 作者: 刘强 刘继业 薛伦生 陈西宏
• 来源期刊: 大地测量与地球动力学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 卫星钟差 ARIMA模型 ANN模型 变权组合 序列相对贴近度
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 理论方法研究
• 页码范围: 107-111
• 页数: 5页
• 分类号: P228
• 语种: 中文

摘要

针对导航卫星短期钟差预报精度不高和稳定度差的问题,提出基于ARIMA与ANN组合模型的卫星钟差预报方法,结合ARIMA模型和ANN模型的优点,将两者进行变权组合.为提高预报精度,神经网络采用附加动量项修改神经权值,变权组合采用序列相对贴近度法修改不同模型的权值.选取IGS产品中四颗典型卫星的钟差数据,分别采用ARIMA模型、ANN模型和变权组合模型进行短期钟差预测,计算结果表明变权组合模型的预报精度优于其他两种模型,尤其是在铷钟方面,预报误差减小了50％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛伦生		40	138	7.0	9.0
2	陈西宏		140	621	11.0	16.0
3	刘强		32	112	6.0	9.0
4	刘继业		15	103	7.0	10.0