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基于最小二乘支持向量机的钟差预报 被引量:19

CLOCK ERROR PREDICTION USING LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINES
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摘要 为提高卫星钟差预报的精度,采用最小二乘支持向量机进行预报。对比不同核函数对LS-SVM预报精度的影响,并将其与二次多项式和灰色系统模型比较。结果表明,最小二乘支持向量机的短期(1天)预报精度明显优于另外两种模型,且线性核函数更适合最小二乘支持向量机的钟差预报。 To improve the prediction accuracy of satellite clock error, least squares support vector machines (LS-SVM) is employed. The impact of the kernel function type on LS-SVM is analyzed. Furthermore, the prediction accuracy is compared with that of the secondary are polynomial and grey system model. The results show that the LS-SVM method has higher accuracy than two other methods, and the linear kernel function is better than others for the method.
作者 雷雨 赵丹宁
出处 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2013年第2期91-95,共5页 Journal of Geodesy and Geodynamics
基金 国家自然科学基金(10573019)
关键词 最小二乘支持向量机 核函数 卫星钟差 钟差预报 灰色系统模型 Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM) kernel function satellite clock error clock errorprediction grey system model
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