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基于T-S模糊神经网络模型的极移预报方法 被引量:1

Polar motion prediction method based on T-S fuzzy neural network model
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摘要 为提高极移的预报精度,本文建立了基于T-S模糊神经网络的极移预报模型。首先利用最小二乘对极移序列中的趋势项进行拟合外推,然后建立TSFNN预报模型对最小二乘拟合残差部分进行训练和预报,最后合并最小二乘外推值和TSFNN模型预报值得到最终的极移预报值。在试验中,本文基于T-S模糊神经网络模型对不同跨度的极移预报进行研究,并与BP神经网络的预报效果进行对比,结果表明,该预报模型能很好地克服神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值、预报精度较低的缺点,可以有效地用于极移预报。 To improve the accuracy of pole motion prediction,this paper proposes the prediction model based on TSFNN(T-S fuzzy neural network).Firstly,the least square method is utilized to fit the trend term in the pole motion sequence.Then,the TSFNN prediction model is established to train and forecast the least square fitting residual.Finally,the least square extrapolation value and TSFNN model prediction value are combined to the final value of pole motion prediction.In the experiment,this paper studies different span of polar motion prediction based on T-S fuzzy neural network model,and compares with the effect of BP neural network prediction.The results show that the prediction model can well overcome the disadvantages of the neural network,such as slow convergence speed,easy to fall intolocal extremes and low prediction accuracy,and it can be used effectively in pole shift prediction.
作者 熊峰 李宗春 郭迎钢 付永健 汪文琪 XIONG Feng;Li Zongchun;GUO Yinggang;FU Yongjian;WANG Wenqi(Information Engineering University,Zhengzhou 450001,China)
机构地区 信息工程大学
出处 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第S01期205-209,共5页 Bulletin of Surveying and Mapping
关键词 地球定向参数 极移 预报 T-S模糊神经网络 earth orientation parameters polar motion prediction TSFNN
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参考文献7

二级参考文献60

  • 1许雪晴,周永宏.地球定向参数高精度预报方法研究[J].飞行器测控学报,2010,29(2):70-76. 被引量:34
  • 2陈国强,赵俊伟,黄俊杰,刘万里.基于Matlab的AR模型参数估计[J].工具技术,2005,39(4):39-40. 被引量:26
  • 3王新洲,邓兴升.大坝变形预报的模糊神经网络模型[J].武汉大学学报(信息科学版),2005,30(7):588-591. 被引量:16
  • 4张捍卫,许厚泽,周旭华.液核地球极移和章动理论模型的改进[J].测绘学报,2006,35(3):215-219. 被引量:4
  • 5韩永志,马利华,尹志强.极移振幅主要周期分量的时变特征[J].地球物理学进展,2006,21(3):798-801. 被引量:6
  • 6潘虹字.时间序列分析[M].北京:对外经济贸易大学出版社,2006.
  • 7Schuh H, et al. Prediction of Earth orientation parameters by artificial neural networks [ J ]. Journal of Geodesy, 2002, 76:247 - 258.
  • 8Akyilmaz O and Kutterer H. Prediction of Earth rotation parameters by fuzzy inference systems [ J]. Jouma! of Geodesy, 2004, 78:82 - 93.
  • 9Kosek W, et al. Comparison of polar motion prediction resuits supplied by the IERS sub - bureau for rapid service and predictions and results of other prediction methods [ A ]. In A Finkelstein and N Capitaine (eds.). Proc. journes systemes de reference spatio-temporels2003 " Astrometry, geodynamics and Solar system dynamics: from milliarcseconds to microarcseconds" [ C]. St. Petersburg: Inst. of Applied Astronomy of the Russian Acad. of Sciences. 2004.
  • 10Zhu SY. Prediction of Earth rotation and polar motion [ J ]. Bull Geod. , 1982, 56:258 -273.

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引证文献1

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