本文選題：天體測量學(xué)　切入點(diǎn)：時(shí)間　出處：《天文學(xué)報(bào)》2014年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對衛(wèi)星鐘差(satellite clock bias,SCB)呈現(xiàn)非線性、非平穩(wěn)變化的特性,提出結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?empirical mode decomposition,EMD)和最小二乘支持向量機(jī)(least squares support vector machines,LSSVM)的鐘差預(yù)報(bào)方法.首先對鐘差相鄰歷元間作一次差,并利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸鈱⒉罘中蛄蟹纸獬扇舾刹煌l率的平穩(wěn)分量,分解后的分量突出了差分序列不同的局部特征;然后根據(jù)各個(gè)分量的變化規(guī)律,選擇合適的核函數(shù)和相關(guān)參數(shù)構(gòu)造不同的最小二乘支持向量機(jī)模型分別預(yù)報(bào);最后將各分量預(yù)報(bào)值疊加得到一次差預(yù)報(bào)值,再將其還原得到鐘差預(yù)報(bào)值.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法與常用的二次多項(xiàng)式(quadratic polynomial,QP)模型、灰色系統(tǒng)(grey model,GM)模型和單一的最小二乘支持向量機(jī)模型相比,具有較高的預(yù)報(bào)精度和較強(qiáng)的泛化能力.
[Abstract]:According to the satellite clock (satellite clock, bias, SCB) is nonlinear, non-stationary characteristics change, combining with empirical mode decomposition (empirical mode, decomposition, EMD) and least squares support vector machine (least squares support vector machines, LSSVM) prediction method of clock error. First the clock to make a difference between two adjacent epochs. And the decomposition of difference sequence is decomposed into several stationary components of different frequencies by using empirical mode decomposition, the component highlights the difference sequence of different local features; then according to the variation of each component, select the appropriate kernel function and related parameters to construct different least squares support vector machine model prediction; finally components the forecast value superposition a bad forecast value, then the reduction of the clock error prediction value. The experimental results show that the proposed method and the commonly used two polynomial (quadratic polynomial The QP model, the grey system (grey model, GM) model and the single least squares support vector machine model have higher prediction accuracy and stronger generalization ability.

【作者單位】： 中國科學(xué)院國家授時(shí)中心;中國科學(xué)院時(shí)間頻率基準(zhǔn)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院大學(xué);中國科學(xué)院精密導(dǎo)航定位與定時(shí)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(10573019)資助
【分類號】：P127

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1618016