卫星钟差预报的T-S模糊神经网络法

• 作者: 柴洪洲 王旭 王昶
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 卫星钟差 T-S模糊神经网络 变化率 预报
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 大地测量学与导航
• 页码范围: 580-588
• 页数: 9页
• 分类号: P2287
• 字数: 6119字
• 语种: 中文

摘要

结合钟差数据的特点,提出了一种基于变化率的T-S模糊神经网络(TSFNN)钟差预报模型.首先计算相邻历元间钟差的变化率值并对其进行建模;然后利用TSFNN模型预报钟差变化率值,再将预报的变化率值还原,得到钟差预报值;最后,通过算例将本文所建模型与IGU-P产品、二次多项式模型(QP)及灰色模型(GM(1,1))进行试验对比.结果表明:在使用变化率方法后,TSFNN模型预报的精度和稳定性分别提高了69.8％和76.3％,而且与IGU-P钟差产品相比,预报的精度高出约10倍,同时模型预报的效果优于两种常用模型.因此,该模型可以实现卫星钟差较高精度的预报.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴洪洲	信息工程大学地理空间信息学院	65	346	9.0	14.0
2	王旭	信息工程大学地理空间信息学院	5	15	2.0	3.0
4	王昶	辽宁科技大学土木工程学院	22	105	6.0	9.0