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基于改进的粒子群优化的北斗卫星钟差组合预报方法
1
作者
王树魁
雷朝锋
+1 位作者
崔蓓
张喜梅
《工程勘察》
2024年第10期50-56,共7页
针对现有卫星钟差预测模型预报精度不高的问题,本文构建一种将集合经验模态分解和改进的粒子群优化的随机森林预测算法来预测卫星钟差数据,并采用GPS、北斗钟差数据验证算法的正确性。利用改进的粒子群优化的随机森林模型对集合经验模...
针对现有卫星钟差预测模型预报精度不高的问题,本文构建一种将集合经验模态分解和改进的粒子群优化的随机森林预测算法来预测卫星钟差数据,并采用GPS、北斗钟差数据验证算法的正确性。利用改进的粒子群优化的随机森林模型对集合经验模态分解后的各分量进行预测,并将各分量预测的结果叠加为最终预测结果。最终通过北斗钟差数据取得优良的预测结果,与ISU-P的数据比较,精度提升幅度在12.7%~21.5%之间。
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关键词
集合经验模态分解
改进的粒子群优化算法
随机森林回归算法
北斗超快速钟差
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职称材料
题名
基于改进的粒子群优化的北斗卫星钟差组合预报方法
1
作者
王树魁
雷朝锋
崔蓓
张喜梅
机构
商丘师范学院
河南省第一
地质
大队
有限公司
南京市国土资源信息中心
吉林省乾元地质工程有限公司
安徽省特殊教育中专学校
出处
《工程勘察》
2024年第10期50-56,共7页
基金
住房和城乡建设部科学技术计划项目(2020-S-034).
文摘
针对现有卫星钟差预测模型预报精度不高的问题,本文构建一种将集合经验模态分解和改进的粒子群优化的随机森林预测算法来预测卫星钟差数据,并采用GPS、北斗钟差数据验证算法的正确性。利用改进的粒子群优化的随机森林模型对集合经验模态分解后的各分量进行预测,并将各分量预测的结果叠加为最终预测结果。最终通过北斗钟差数据取得优良的预测结果,与ISU-P的数据比较,精度提升幅度在12.7%~21.5%之间。
关键词
集合经验模态分解
改进的粒子群优化算法
随机森林回归算法
北斗超快速钟差
Keywords
set empirical mode decomposition
improved particle swarm optimization algorithm
stochastic forest regression algorithm
BeiDou ultra-fast clock difference
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的粒子群优化的北斗卫星钟差组合预报方法
王树魁
雷朝锋
崔蓓
张喜梅
《工程勘察》
2024
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