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遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差预报.pdf
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遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差预报.pdf
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利用遗传小波神经网络预报导航卫星钟差 (2014年)
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针对卫星钟差难以用精确模型来进行预报问题,首先通过遗传算法优化适合非线性时间序列预报的小波神经网络的网络参数,得到预报性能更好的遗传小波神经网络(GWNN);然后根据钟差数据的特点对钟差进行预处理,建立了一种能够高精度、近实时预报钟差的GWNN钟差预报算法。使用GPS卫星钟差进行一天内的预报实验证明了本方法的有效性。结果表明,通过本方法得到的预报钟差较IGS超快预报钟差在精度上有了较大的改善。
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针对单一钟差预报模型的局限性,提出了一种基于GM(1,1)与BP神经网络组合的GPS卫星钟差预报方法。该方法首先用GM(1,1)对钟差进行建模预报,然后利用BP神经网络对GM(1,1)的预报残差建模,并进行外推预报,将GM(1,1)的钟差后续预报值与BP神经网络的残差预报值对应相加可得最终的钟差预报结果。用IGS提供的精密钟差数据进行试验,并与单一灰色模型进行了对比,结果显示,组合模型对未
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本资料是遗传算法优化BP神经网络的实现代码,亲测好用。
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