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针对BDS卫星钟差的短期预报问题,该文采用二次多项式模型、灰色模型和线性组合模型来对BDS中3种不同类型卫星10d的精密钟差进行建模与短期的预报。拟合时长增加,预报精度也会逐步增高并趋于稳定。预报精度会随着预报时长的增加而降低,当预报时长为50min以内时,预报精度为亚纳秒级。3种模型的钟差预报精度均在1ns以内,其中二次多项式模型的预报精度优于灰色模型,线性组合模型预报精度介于二者之间。利用3种模型的钟差预报结果进行精密单点定位实验,所得的平均定位精度在E、N方向上误差最大不超过3cm,U方向上误差最大不超过5cm。验证了利用二次多项式模型、灰色模型和组合模型在卫星钟差的短期预报中是可行的。 相似文献
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针对应用单一方法预报卫星钟差的局限性,文章提出了基于最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报方法:首先根据历史钟差数据建立二次多项式模型和灰色模型,然后利用这些模型进行钟差预报,最后采用最小二乘支持向量机回归算法对两种模型的预报结果进行非线性组合,以获得最终预报值;对比了RBF核函数、线性核函数和多项式核函数对组合预报性能的影响,并将本文组合预报方法与经典权组合方法进行比较。结果表明,本文方法优于经典权法,且线性核函数更适合组合预报。 相似文献
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针对卫星钟差呈趋势项和随机项变化的特点,提出了基于GM(1,1)与自回归求和移动平均的组合预报模型。该模型首先采用GM(1,1)模型预报钟差的趋势项部分,然后利用ARIMA模型对GM(1,1)的模型残差序列进行建模和预报,最后将GM(1,1)和ARIMA模型的预报结果对应相加即得到钟差的最终预报值。此外,采用IGS公布的精密卫星钟差进行预报试验,通过与卫星钟差预报中常用的二次多项式模型和修正指数曲线法模型预报结果的对比分析,结果表明:该方法可以对GPS卫星钟差进行高精度的中短期预报。用12 h钟差建模时,预报未来6、12、24和48 h的平均预报精度分别为0.71、1.17、1.93和4.38 ns,相比于二次多项式模型的平均预报精度分别提高了29.70%、43.75%、67.62%和76.21%;相比于修正指数曲线法模型的平均预报精度分别提高了18.39%、33.90%、61.40%和70.49%。 相似文献
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在实时GPS精密单点定位中,能否快速有效地得到高精度的卫星钟差预报值是影响实时单点定位速度和精度的一个重要因素,由于GPS原子钟的高频率、高敏感和极易受到外界及其本身因素影响的性质使得卫星钟差预报至今都没能得到很好地解决,本文在目前的卫星钟差预报基础上,分别探讨了利用灰色模型理论、线性模型和二次多项式模型等方法,以IGS超快星历中2004年12月7日卫星钟差观测资料预报8日的卫星钟差为例进行卫星钟差预报研究,初步得出如下结论:在利用IGS超快星历的前一天的卫星钟差观测值预报后一天的钟差时,线性模型相对方便有效;而灰色模型只要选取合适的模型指数系数,能得到较高精度;但二次多项式模型预报精度较差。利用线性模型能达到或优于IGS超快星历预报钟差的预报精度。 相似文献
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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。 相似文献
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分析在基于最小二乘支持向量机的卫星钟差预报中样本数据预处理的必要性,列举了归一化、标准化和相邻历元一次差3种数据预处理方法。然后结合实例,对比分析不同数据预处理方法对基于最小二乘支持向量机的钟差预报精度的影响,得出不同方法对钟差预报精度的影响不同,其中,基于一次差方法的预报精度最高。最后,将基于一次差方法的最小二乘支持向量机预报模型与常用的二次多项式模型和灰色系统模型进行比较,结果表明,最小二乘支持向量机模型的预报效果明显优于两种常规模型。 相似文献
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灰色系统模型在卫星钟差预报中的应用 总被引：22，自引：2，他引：22
分析了二次多项式模型在卫星钟差长期预报中的缺陷，依据灰色系统理论和卫星钟差的变化规律，以较少的观测样本建立了预报卫星钟差的灰色预测模型，并将其与二次多项式预测模型进行分析比较。计算结果表明，两者的短期预报精度基本相当，而灰色系统模型的长期预报精度要明显地优于二次多项式模型，更适合于实际应用。 相似文献
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基于灰色组合模型的电离层电子含量预报 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高电离层VTEC预报的精度,该文采用GM(2,1)模型对电离层VTEC序列进行周期性趋势项提取,对其残差序列建立时间序列模型,形成灰色时序组合模型,进行电离层VTEC预报。实例计算结果表明,基于灰色时序组合模型的电离层VTEC预报精度较高,稳定性较好,且随着预报天数的增加,该模型的预报精度有所降低;高纬度地区的电离层VTEC预报精度最高、最为稳定,中纬度地区次之,而低纬度地区的预报精度最低、稳定性最差。 相似文献
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顾及卫星钟随机特性的抗差最小二乘配置钟差预报算法 总被引：2，自引：2，他引：0
为了更好地反映钟差特性并提高其预报精度,采用抗差最小二乘配置方法建立一种能够同时考虑星载原子钟物理特性、钟差周期性变化与随机性变化特点的钟差预报模型。首先使用附有周期项的二次多项式模型进行拟合提取卫星钟差的趋势项与周期项,然后针对剩余的随机项及其可能存在的粗差,采用抗差最小二乘配置的原理进行建模,其中最小二乘配置的协方差函数通过对比协方差拟合的方法并结合试验进行确定。使用IGS精密钟差数据进行预报试验,将本文方法与二次多项式模型、灰色模型进行对比,预报精度分别提高了0.457 ns和0.948 ns,而预报稳定性则分别提高了0.445 ns和1.233 ns,证明了本文方法能够更好地预报卫星钟差,同时说明本文的协方差函数确定方法的有效性。 相似文献
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针对GM(1,1)模型对非线性数据的沉降趋势及其波动特征无法进行准确地预测,而灰色残差模型和灰色马尔科夫模型又无法解决这个问题,提出了灰色自记忆预测模型。该模型利用了自记忆原理考虑过去和现在对未来的影响的记忆性特点,克服了GM(1,1)模型对初值比较敏感、预测精度低等局限性,提高了对波动性数据的预测能力。通过实例验证表明了灰色自记忆模型的可靠性和可行性。 相似文献
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针对卫星钟差难以用精确模型来进行预报的问题,将极端学习机（extreme learning machine,ELM）神经网络用于导航卫星钟差预报。针对ELM网络隐层结构难以确定的问题,提出了基于自适应共振理论（adaptive resonance theory,ART）网络思想的ELM网络结构设计算法。该算法将ART网络的聚类特性用于ELM网络结构设计中,通过对输入向量与已存模式的相似度比较将输入向量进行分类,自适应地确定隐层节点规模。使用GPS卫星钟差数据进行30 d的预报实验,结果表明,此方法的钟差预报精度明显优于二次多项式模型和灰色系统模型。 相似文献