一种顾及初始偏差值的短期北斗钟差预报方法

押少帅; 齐娟

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针对传统钟差预报模型初始偏差值较大的问题,本文采用长短时记忆网络(LSTM)优化传统钟差预报模型进行短期钟差预报。首先利用二次多项式(QP)模型、灰色模型(GM)和LSTM对前12 h的数据进行建模,分别预报0.5 h,1 h和3 h的钟差;进而用LSTM预测出的第一个数据作为真值,将传统模型预测出的钟差与其相减得到一个差值;最后将传统模型预测出的钟差减去差值得到最终的钟差预报值。本文选取BDS-3的C19,C30,C32和C374颗卫星进行实验,对比分析了QP,LSTM-QP,GM和LSTM-GM 4种模型的预报精度。实验表明,LSTM-QP和LSTM-GM模型在预报0.5 h时,其精度相较于QP和GM模型最高约提高了20.2倍和17.5倍,在预报3 h时,其最高约提高了1.4倍和1.9倍。因此,利用LSTM对初始偏差值修正有效提高了传统模型的预报精度。

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来源
《科技创新与生产力》 |2022年第3期|58-61|共4页
作者
押少帅; 齐娟;
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作者单位

安徽理工大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类全球定位系统（GPS）;
关键词
LSTM; 预报; 钟差; 传统模型; BDS;

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