BeiDou satellite clock error prediction based on optimal weight combination method
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摘要: 针对北斗卫星钟差预报研究较少的情况，基于灰色模型与BP神经网络模型，构建一种全新的组合预测模型. 该组合钟差预测模型通过最优权方法有效结合两种单一模型的优点，实现北斗钟差的短期预报. 最后，以北斗三种型号卫星所携带的原子钟数据为例，计算出每种单一模型的权重，通过构建最优权预报模型实现了钟差的短期预报，预报结果优于两种单一模型，证明了该组合预报模型在钟差短期预测方面有效性与适用性.
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关键词:
- 北斗卫星导航系统(BDS) /
- 灰色模型 /
- 神经网络模型 /
- 最优权组合 /
- 钟差预测
Abstract: In view of the lack of research on BeiDou satellite clock error prediction, this paper constructs a new combined prediction model based on grey model and neural network model. The combined clock error prediction model effectively combines the advantages of two single models through the optimal weight method to realize the short-term prediction of Beidou clock error. Finally, Taking the atomic clock data carried by the three types of Beidou satellites as an example, the weight of each single model is calculated, and the short-term prediction of clock error is realized by constructing the optimal weight prediction model. The prediction results are better than the two single models, which proves the effectiveness and applicability of the combined prediction model in the short-term prediction of clock error. -
表 2 三种模型预报精度统计对比表
星号 预报模型 绝对值最大值 平均值 RMSE C03 GM（1,1） 1.80 −1.56 1.43 BP1 1.39 1.17 1.20 最优权组合 1.08 0.97 0.88 C11 GM（1,1） −0.44 −0.36 0.30 BP1 0.39 0.27 0.26 最优权组合 0.33 0.24 0.23 C13 GM（1,1） 1.69 1.09 1.01 BP1 1.17 0.85 0.83 最优权组合 1.02 0.73 0.68 
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表 4 三种模型预报精度统计表
星号 预报模型 绝对值最大值 平均值 RMSE C20 GM（1,1） 0.80 −0.66 0.593 BP1 0.59 0.47 0.410 最优权组合 0.48 0.31 0.230 C31 GM（1,1） −1.44 −0.96 0.810 BP1 0.89 0.74 0.710 最优权组合 0.70 0.52 0.470
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图(6) / 表(4)
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