基于PSO-SVM精化QP模型的短期卫星钟差预报

• 作者: 唐诗华 李宗婉 肖燕 肖阳 黄昶程
• 来源期刊: 桂林理工大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 模型精化 钟差预报 支持向量机 QP模型
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 土木工程与测绘科学
• 页码范围: 893-898
• 页数: 6页
• 分类号: P227
• 字数: 4379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9057.2019.04.013

摘要

针对卫星钟差序列的特性,将其视作由趋势项与随机误差项组成的时间序列,提出一种基于PSO-SVM精化的二次多项式预报算法:通过QP模型建模预报钟差值以提取其趋势项,利用SVM模型对拟合阶段的残差值建模进行滚动预报,利用预报所得的差值对QP模型预报阶段的钟差值进行改进.为克服SVM算法自身参数搜索方法的缺陷,采用PSO算法选择其最优参数.实验结果表明:相较于常用算法,该方法预报精度较高,且改进了QP模型预报误差会随时间累积的缺点.