發(fā)布時間：2021-08-13 03:14

　　針對動力學(xué)模型預(yù)報軌道誤差隨弧長增加而發(fā)散的問題,用深度學(xué)習(xí)長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對預(yù)報誤差進行補償,且對LSTM模型逐點迭代產(chǎn)生的誤差積累問題,提出了總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和LSTM模型組合的EEMD-LSTM預(yù)報模型。采用LSTM模型補償GEO、IGSO和MEO軌道誤差較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更能完備地學(xué)習(xí)誤差特性,在短、中和長期預(yù)報中,兩者均方根誤差差值隨預(yù)報弧長增大而增大,同時誤差平均改進率■也明顯提高,30 d內(nèi)預(yù)報中增大的■高達28.6%。且EEMD-LSTM模型較好地抑制LSTM模型誤差累積,在中長期的預(yù)報中RMSE和■的差值再變化,前者高達到21.13 m,后者高達到4.24%。EEMD-LSTM組合模型補償功能的實現(xiàn)對未來GNSS衛(wèi)星軌道預(yù)報方法研究提供了一種參考。 

【文章來源】：測繪科學(xué). 2020,45(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

LSTM模型神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖

圖2對應(yīng)GEO衛(wèi)星X、Y、Z以及位置的短期預(yù)報結(jié)果;圖3表示IGSO衛(wèi)星X、Y、Z以及位置的短期誤差補償結(jié)果;圖4代表MEO衛(wèi)星X、Y、Z以及位置的短期解算結(jié)果。3類衛(wèi)星補償效果表現(xiàn)為:圖2(d)中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將GEO衛(wèi)星位置誤差控制在50.0、30.0 m以內(nèi);圖3(d)兩方法對IGSO衛(wèi)星預(yù)報誤差減小至25.0、10.0 m以內(nèi);在圖4(d)中,將MEO衛(wèi)星預(yù)報誤差約束在15.0、10.0 m以內(nèi)。同時綜合以上所有圖分析,隨著預(yù)報弧長的增加BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型的預(yù)報誤差的發(fā)散速度明顯快于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型的預(yù)報誤差,故 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的補償效果明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)路。關(guān)于3類衛(wèi)星15 d的預(yù)報情況如圖5、圖6和圖7所示。圖3 IGSO衛(wèi)星短期預(yù)報的預(yù)報誤差圖

IGSO衛(wèi)星短期預(yù)報的預(yù)報誤差圖

【參考文獻】：
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博士論文
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本文編號：3339632