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为了提高卫星钟差预报的精度,针对小波神经网络(WNN)模型未能根据实际情况选取合适的小波函数的问题,本文提出一种基于"Shannon熵-能量比"的优选小波函数的小波神经网络钟差预报模型。首先利用小波函数对钟差一次差分数据进行连续小波变换,得到变换后的小波系数。然后分别计算小波系数的能量值和Shannon熵值,将"Shannon熵-能量比"(SEE)作为最优小波函数选择的评价指标,以指导选择最适合的小波函数作为WNN模型的激活函数。最后利用优选的WNN模型对卫星钟差进行预报,对预报的结果进行对比分析。