|
|||||
|
|
| BP神经网络在极移预报中的应用 | |
| 作者姓名： | 张志 廖瑛 余越 |
| 作者单位： | 1. 国防科技大学 航天科学与工程学院,湖南 长沙,410073 2. 海军蚌埠士官学校4系,安徽 蚌埠,233012 |
| 基金项目： | 航天科技创新基金资助项目（CASC201101）,上海航天科技创新基金资助项目（SAST201251） |
| 摘 要： | 为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出反向传播(Back Propagation,BP)神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。 |
| 关 键 词： | 极移 傅里叶分析 反向传播神经网络 插值基础序列 趋势项 |
| 收稿时间： | 2014-09-29 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《国防科技大学学报》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《国防科技大学学报》下载免费的PDF全文 | |