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为了提高卫星钟差预报的精度与稳定性,本文综合幂函数变换的GM(1.1)模型与Elman神经网络模型的优势,提出了一种组合卫星钟差预报模型。该组合预报模型实现卫星钟差预报的流程为：首先,使用钟差数据对幂函数变换的GM(1.1)模型进行建模并进行钟差预报;其次,将幂函数变换的GM(1.1)模型预报残值作为Elman神经网络模型训练样本进行模型训练与残差值预报;最后,将幂函数变换的GM(1.1)模型预报值与Elman神经网络模型残差预报值相加得到组合预报值。使用IGS提供的精密钟差数据进行实验,结果表明,本文提出的组合预报模型较单一的预报模型的预报精度与稳定性均有较大程度的提高,本文的研究对于高精度卫星钟差预报模型的建立具有重要参考价值。 相似文献
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