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基于Takagi-Sugeno模糊神经网络模型的卫星钟差预报方法

来源 :天文学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cenghao

【摘 要】

：

卫星钟差预报精度的不断提升是精密导航的关键问题．为了进一步提高钟差的预报精度和更好地反映钟差的变化特性，提出一种基于Takagi-Sugeno模糊神经网络（FuzzyNeuralNetwork，FNNl

【作 者】

：

蔡成林  于洪刚  韦照川  潘军道 

【机 构】

：

桂林电子科技大学信息与通信学院,广西精密导航技术与应用重点实验室

【出 处】

：

天文学报

【发表日期】

：

2017年3期

【关键词】

：

天体测量学:时间 方法:数据分析 方法:Takagi-Sugeno 

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61263028);桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2016YJCX14)资助

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卫星钟差预报精度的不断提升是精密导航的关键问题．为了进一步提高钟差的预报精度和更好地反映钟差的变化特性，提出一种基于Takagi-Sugeno模糊神经网络（FuzzyNeuralNetwork，FNNl的钟差预报方法．该方法首先根据钟差数据的特点对钟差进行预处理，然后以预处理后的数据建立一种高精度预报钟差的Takagi—Sugeno模糊神经网络算法．采用IGSfInternationalGlobalNavigationSatelliteSystemService）不同采样间隔的精密钟差数据进行了短期预报试

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