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附加周期和神经网络补偿的实时钟差预报模型

黄观文  崔博斌  张勤  付文举  李平力  蔺玉亭  
【摘要】:考虑到多项式模型拟合残差中仍存在显著周期信号及其他系统误差影响,提出构建一种多项式结合周期项与BP神经网络的北斗(BDS)超快速钟差预报模型,并利用实测超快速钟差数据进行算法测试验证。数值算例结果显示:利用本文模型得到的北斗超快速钟差产品,相比国内i GMAS超快速钟差产品(ISU)与德国地学中心超快速钟差产品(GBU),预报精度在3 h,6 h,12 h和24 h四个方面分别提升了26.14%,16.46%,12.68%和10.58%及10.34%,13.85%,8.17%和14.41%。

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