【摘 要】
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高精度卫星钟差预报是当前接收机实时精密单点定位技术(Real-time precise point positioning,RT-PPP)亟需解决的关键技术难题之一,为找到一种高精度的卫星钟差预报方法,在分
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高精度卫星钟差预报是当前接收机实时精密单点定位技术(Real-time precise point positioning,RT-PPP)亟需解决的关键技术难题之一,为找到一种高精度的卫星钟差预报方法,在分析小波神经网络模型缺点的基础上对其进行改进,提出一种改进型小波神经网络钟差预报模型:首先结合Shannon和Gauss"窗"两个函数的优点来构造新的小波函数(SG)作为小波神经网络(WNN)的激活函数,改进小波神经网络模型,利用改进型的小波神经网络模型(SGWNN)预报钟差,得到钟差预报值。最后,通过算例将本文所建模型与小波神经网络模型(WNN)、二次多项式模型(QP)及灰色模型(GM(1,1))进行实验对比,结果表明:该模型的预报精度最高,稳定性最好,而且在对长时间钟差数据进行预报时具有明显的优势,因而该模型可以实现卫星钟差较高精度的预报。
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