本文選題：天體測量 + 時間　； 參考：《天文學報》2015年01期

【摘要】：由于日長(length-of-day,LOD)變化具有復雜的時變特性,傳統(tǒng)線性模型如最小二乘外推模型、時間序列分析模型等的預報效果往往不甚理想,所以將一種新型的機器學習算法—高斯過程(Gaussian processes,GP)方法用于LOD變化預報,并將預報結果同利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(back propagation neural networks,BPNN)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(general regression neural networks,GRNN)的預報結果以及地球定向參數(shù)預報比較競賽(Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign,EOP PCC)的預報結果進行對比.結果表明,GP用于LOD變化預報是高效可行的.
[Abstract]:Because of the complex time-varying characteristics of length-of-day (LOD) variation, traditional linear models, such as least square extrapolation model and time series analysis model, often have poor prediction results. Therefore, a new machine learning algorithm, Gaussian processes GP-based, is used to predict the variation of Gao Si. The prediction results are compared with those using backpropagation neural network back propagation neural networks and generalized recurrent neural network general regression neural networks GRNN) and the Earth orientation parameters prediction comparison contest. The prediction results are compared with those of EOP PCCs. The results show that it is effective and feasible to apply GP to LOD change prediction.
【作者單位】： 中國科學院國家授時中心;中國科學院時間頻率基準重點實驗室;中國科學院大學;
【基金】：國家自然科學基金項目(10573019)資助
【分類號】：P127

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本文編號：2039840