基于遺傳神經網絡模型的超快速衛星鐘差預報

作者：劉永輝,任彪,徐景田

摘要：全球定位系統(global positioning system,GPS)衛星鐘差是影響精密單點定位(precise point positioning,PPP)的關鍵性因素。線性模型、二次多項式模型、灰色模型和國際GNSS服務組織(International Global Navigation Satellite System Service, IGS)超快速星歷(IGS ultra-rapid,IGU)預報模型對于不同類型的衛星鐘鐘差具有相應的適用性。鑒于常用的單一預報模型存在不足,提出了一種針對超快速衛星實時鐘差預報的模型——遺傳算法(genetic algorithm,GA)優化的反向傳播(back propagation, BP)神經網絡組合模型(GA-BP模型)。選用灰色模型預測數據作為原始數據,分別采用BP神經網絡模型以及GA-BP模型進行衛星鐘差預報。經數據分析顯示,GA-BP模型在不同時段的預報精度都有一定程度的提高。

發文機構：廣州市建筑科學研究院有限公司 中國地質大學（武漢）地理與信息工程學院 四川電力設計咨詢有限責任公司

關鍵詞：超快速星歷實時全球定位系統衛星鐘差預報反向傳播神經網絡遺傳算法ultra-rapid ephemerisreal-time global positioning system satelliteclock error predictionback propagation neural networkgenetic algorithm

分類號： P228[天文地球—大地測量學與測量工程]TP751[天文地球—測繪科學與技術]