测绘科学

2015, v.40;No.207(09) 115-119

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改进粒子群优化最小二乘向量机卫星钟差预报
Prediction of satellite clock errors based on GM-LSSVM improved by IPSO

刘赞;陈西宏;薛伦生;邹兵;张群;

摘要(Abstract):

针对提高导航卫星钟差预报精度的研究不足的现状,文章结合灰色预报模型和最小二乘向量机预报模型的特点,研究建立灰色系统与最小二乘向量机的结合预报模型:引入惯性权值和加速度因子随优化代数变化的改进粒子群算法,以提高算法的优化能力;并用其对模型惩罚因子和核函数参数选取过程进行优化;选取具有代表性的卫星钟差数据,建立改进粒子群优化的GM-LSSVM模型进行短期钟差预报分析,并与传统的GM(1,1)预报模型和BP神经网络预报模型进行精度比较。仿真结果表明,优化后的模型预报精度优于GM(1,1)预报模型和BP神经网络模型。

关键词(KeyWords): 卫星钟差;钟差预报;灰色系统;最小二乘向量机;改进粒子群

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(61172169)

作者(Author): 刘赞;陈西宏;薛伦生;邹兵;张群;

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DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2015.09.024

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