【摘 要】
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激光陀螺随机漂移数据易受环境的影响,特别是温度因数,其输出表现为时间与温度的非线性关系。传统的对数据建模方法包括时间序列和神经网络方法,但单纯利用这两种方法对诸如
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60304004）
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激光陀螺随机漂移数据易受环境的影响,特别是温度因数,其输出表现为时间与温度的非线性关系。传统的对数据建模方法包括时间序列和神经网络方法,但单纯利用这两种方法对诸如随机漂移这种波动性较大的数据建模精度不够高。运用灰色理论对原始信号进行预处理,得到规律性较强的累加数据;再利用时序和神经网络法进行建模,提出了两种组合建模方法：灰色时序（GARMA）建模法和灰色神经网络（GRBFN）建模法,并将其运用到漂移数据的处理中。仿真结果表明,提出的组合模型拟合精度高于任何一种单独建模效果。
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