BP 神经网络在极移预报中的应用

• 作者: 余越 廖瑛 张志
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 极移 傅里叶分析 反向传播神经网络 插值基础序列 趋势项
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 航天工程? 控制科学与工程
• 页码范围: 156-160
• 页数: 5页
• 分类号: P228
• 字数: 3619字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11887/j.cn.201502028

摘要

为了提高地球定向参数极移的预报精度，建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性，验证了基础序列重采样的可行性，提取插值基础序列数据的趋势项，利用多输入－单输出反向传播（Back Propagation，BP）神经网络建模预报不同跨度的残差序列，合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明，选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高，此 BP 神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖瑛	国防科技大学航天科学与工程学院	57	494	11.0	19.0
2	张志	国防科技大学航天科学与工程学院	6	38	4.0	6.0