原子鐘的鐘差預(yù)測是原子鐘時標(biāo)計算和原子鐘駕馭的關(guān)鍵環(huán)節(jié),良好的鐘差預(yù)測可明顯提高原子鐘時標(biāo)和原子鐘駕馭的精度。為進一步提高氫原子鐘的鐘差預(yù)測精度,本文提出了一種改進型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并用中國計量科學(xué)研究院守時實驗室氫原子鐘組的實際數(shù)據(jù)進行了驗證。驗證結(jié)果表明,本文提出的改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鐘差預(yù)測算法與目前采用的線性回歸鐘差預(yù)測算法、SVM鐘差預(yù)測算法相比,顯著地提高了氫原子鐘鐘差預(yù)測精度。該鐘差預(yù)測算法的提出對提高原子鐘時標(biāo)和駕馭精度有很好的推動作用。 

【文章來源】：儀器儀表學(xué)報. 2016,37(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖

第2期朱江淼等:基于改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氫原子鐘鐘差預(yù)測457圖2第1組鐘差數(shù)據(jù)驗證曲線Fig．2Thefirstgroupofclockdifferencedataverificationcurves

458儀器儀表學(xué)報第37卷圖3第2組鐘差數(shù)據(jù)驗證曲線Fig．3Thesecondgroupofclockdifferencedataveriftcationcurves從圖2、3可以看出，線性回歸預(yù)測算法能夠預(yù)測出氫鐘鐘差數(shù)據(jù)的變化趨勢，預(yù)測精度不高;SVM預(yù)測算法能夠很好地跟蹤鐘差的變化，預(yù)測精度明顯高于線性回歸預(yù)測算法;相比線性回歸預(yù)測算法和SVM預(yù)測算法，改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度要更高，預(yù)測精度分別提高32%和14%。兩組鐘差數(shù)據(jù)的平均預(yù)測相對誤差如表1所示。表1鐘差預(yù)測預(yù)測相對誤差表Table1Thepredictionrelativeerrortableofclockdifferenceprediction數(shù)據(jù)平均預(yù)測誤差線性回歸預(yù)測算法SVM預(yù)測算法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法第1組數(shù)據(jù)0．0106435660．0036718770．002491124第2組數(shù)據(jù)0．0053657600．0043183840．0037017506系統(tǒng)參數(shù)對預(yù)測結(jié)果的影響改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對氫鐘鐘差進行預(yù)測時，系統(tǒng)參數(shù)的選取對預(yù)測精度有一定的影響。本文采用實驗統(tǒng)計的方法，對懲罰系數(shù)、限制變化幅度系數(shù)對預(yù)測精度的影響進行了如下分析。6．1懲罰系數(shù)對預(yù)測精度的影響使用第1組數(shù)據(jù)，通過改變懲罰系數(shù)的值(保持其他系統(tǒng)參數(shù)不變)來分析其對預(yù)測精度的影響。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同初始值預(yù)測精度可能不同，本文對每個懲罰系數(shù)實驗5次，取這5次平均預(yù)測相對誤差的平均值作為其預(yù)測的平均預(yù)測相對誤差值。實驗結(jié)果如圖4所示。圖4懲罰系數(shù)對預(yù)測結(jié)果的影響Fig．4Theeffectofpenaltycoefficientonthepredictionresult從圖4可以直觀地看出，當(dāng)懲罰系數(shù)為0(即沒有懲罰措施)時，其平均預(yù)測相對誤差較大;當(dāng)懲罰系數(shù)在0．1～0．4之間時，隨著懲罰系數(shù)的增大，平均預(yù)測相對誤差逐漸減小;當(dāng)懲罰系數(shù)在0．4～1．0時，其平均預(yù)測相對誤差比較平穩(wěn)，但略有增大;當(dāng)懲罰系數(shù)

【參考文獻】：
期刊論文
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