發(fā)布時間：2021-01-24 03:45

　　針對灰色模型在模型參數(shù)估計方面存在的不足,提出一種基于L-M算法對模型參數(shù)全局迭代優(yōu)化估計方法。該方法通過對發(fā)展系數(shù)、灰色作用量和時間響應(yīng)函數(shù)初始值3個方面改進(jìn)優(yōu)化,解決了常規(guī)差分灰色模型背景值生成因子不確定性、時間響應(yīng)函數(shù)初始值固有偏差和模型參數(shù)解估計局部最優(yōu)問題。實驗算例表明,相較二次多項式模型和灰色模型,改進(jìn)模型在不同類型的原子鐘鐘差預(yù)報精度方面均得到提升,6 h和24 h預(yù)報精度平均提高了48.5%和46.3%,驗證了改進(jìn)方法的有效性和優(yōu)越性。 

【文章來源】：河南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,39(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

方案二預(yù)報誤差結(jié)果對比

L-M算法參數(shù)隨迭代過程的變化

為了闡述L-M算法相關(guān)參數(shù)的迭代優(yōu)化和收斂過程,圖3以PRN24衛(wèi)星為例,繪制了L-M算法參數(shù)估計迭代過程。由圖3可知,阻尼系數(shù)初始設(shè)置為一較小正值,其根據(jù)參數(shù)變化增益比進(jìn)行修正,相應(yīng)的參數(shù)修正值 h=[ Δα 0 ,Δα 1 ,Δβ ] Τ 經(jīng)歷了如圖3(a)～(c)的修正過程,迭代運算7步后滿足迭代終止條件。進(jìn)一步,基于式(5)～式(7)可將L-M算法參數(shù)轉(zhuǎn)換為優(yōu)化后的發(fā)展系數(shù)、灰作用量和響應(yīng)函數(shù)初始值,其相應(yīng)的迭代收斂過程如圖3(d)～(f)所示。反算求解出的發(fā)展系數(shù)、灰作用量和響應(yīng)函數(shù)初始值較灰色模型的解算參數(shù)均進(jìn)行了迭代修正,消除了響應(yīng)函數(shù)初始值的固有偏差。此外,L-M算法參數(shù)估計不需要一階累加生成序列背景值,從而不受限于常規(guī)差分灰色模型中背景值生成因子不確定性的影響。表 2 精密衛(wèi)星鐘差預(yù)報精度RMSE結(jié)果對比Tab.2 Comparison of prediction precise RMSE result among precision satellite clock /ns 衛(wèi)星編號 方案一 方案二 QP GM LM-GM QP GM LM-GM PRN06 0.659 0.603 0.206 2.493 1.491 0.966 PRN07 0.347 0.610 0.345 0.328 1.825 0.318 PRN22 0.381 1.002 0.167 2.005 2.799 1.031 PRN24 4.745 2.084 1.877 17.202 5.119 4.872

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
[1]LM優(yōu)化算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制在非線性系統(tǒng)中的研究[D]. 王炳萱.太原理工大學(xué) 2016



本文編號：2996506