基于遗传神经网络模型的超快速卫星钟差预报

作者：刘永辉,任彪,徐景田

摘要：全球定位系统(global positioning system,GPS)卫星钟差是影响精密单点定位(precise point positioning,PPP)的关键性因素。线性模型、二次多项式模型、灰色模型和国际GNSS服务组织(International Global Navigation Satellite System Service, IGS)超快速星历(IGS ultra-rapid,IGU)预报模型对于不同类型的卫星钟钟差具有相应的适用性。鉴于常用的单一预报模型存在不足,提出了一种针对超快速卫星实时钟差预报的模型——遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的反向传播(back propagation, BP)神经网络组合模型(GA-BP模型)。选用灰色模型预测数据作为原始数据,分别采用BP神经网络模型以及GA-BP模型进行卫星钟差预报。经数据分析显示,GA-BP模型在不同时段的预报精度都有一定程度的提高。

发文机构：广州市建筑科学研究院有限公司 中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院 四川电力设计咨询有限责任公司

关键词：超快速星历实时全球定位系统卫星钟差预报反向传播神经网络遗传算法ultra-rapid ephemerisreal-time global positioning system satelliteclock error predictionback propagation neural networkgenetic algorithm

分类号： P228[天文地球—大地测量学与测量工程]TP751[天文地球—测绘科学与技术]