【摘 要】
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为对低轨卫星精密定轨过程产生的经验加速度进行拟合与预报,提出基于小波变换和MC-ANNs(Markov chain-artificial neural networks)的并行模型。引入小波变换技术,结合神经网
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院空间应用工程与技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11603057).
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为对低轨卫星精密定轨过程产生的经验加速度进行拟合与预报,提出基于小波变换和MC-ANNs(Markov chain-artificial neural networks)的并行模型。引入小波变换技术,结合神经网络的深度抽象以及马尔科夫链的动态随机的双重优势,缓解串联式马尔科夫链-神经网络模型随着时间推移导致误差变大的缺点。对某低轨航天器的实测星载的经验加速度预测分析结果表示,相较于BP(back propagation)神经网络模型、串联式马尔科夫链-神经网络模型,该模型的预测精度平均提高29.83%、1
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