【摘 要】
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针对导航卫星短期钟差预报精度不高和稳定度差的问题,提出基于ARIMA与ANN组合模型的卫星钟差预报方法,结合ARIMA模型和ANN模型的优点,将两者进行变权组合。为提高预报精度,神
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针对导航卫星短期钟差预报精度不高和稳定度差的问题,提出基于ARIMA与ANN组合模型的卫星钟差预报方法,结合ARIMA模型和ANN模型的优点,将两者进行变权组合。为提高预报精度,神经网络采用附加动量项修改神经权值,变权组合采用序列相对贴近度法修改不同模型的权值。选取IGS产品中四颗典型卫星的钟差数据,分别采用ARIMA模型、ANN模型和变权组合模型进行短期钟差预测,计算结果表明变权组合模型的预报精度优于其他两种模型,尤其是在铷钟方面,预报误差减小了50%。
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