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基于最小二乘支持向量机的钟差预报

雷雨 赵丹宁

大地测量与地球动力学2013,Vol.33Issue(2):91-95,5.
大地测量与地球动力学2013,Vol.33Issue(2):91-95,5.

基于最小二乘支持向量机的钟差预报

CLOCK ERROR PREDICTION USING LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINES

雷雨 1赵丹宁2

作者信息

  • 1. 中国科学院国家授时中心,西安 710600
  • 2. 中国科学院精密导航定位与定时技术重点实验室,西安 710600
  • 折叠

摘要

Abstract

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 predic tion 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.

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

Key words

Least Squares Support Vector Machines ( LS-SVM ) / kernel function/ satellite clock error/ clock error prediction/ grey system model

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

雷雨,赵丹宁..基于最小二乘支持向量机的钟差预报[J].大地测量与地球动力学,2013,33(2):91-95,5.

基金项目

国家自然科学基金(10573019) (10573019)

大地测量与地球动力学

OA北大核心CSCDCSTPCD

1671-5942

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