【摘 要】
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针对北斗卫星导航系统(BDS)超快速钟差产品预报部分性能不够好的问题,提出1种将修正1次差与长短时记忆(LSTM)模型相组合的钟差预报模型:对钟差数据相邻历元求1次差后的序列进行基于改进中位数的异常值探测;并将预处理后的1次差序列数据用LSTM模型进行训练、预测;然后将预测的1次差值叠加还原为预报钟差;最后对国际全球卫星导航系统监测评估系统(iGMAS)发布的BDS产品中超快速钟差产品观测部分数据
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,张家界市测绘院
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针对北斗卫星导航系统(BDS)超快速钟差产品预报部分性能不够好的问题,提出1种将修正1次差与长短时记忆(LSTM)模型相组合的钟差预报模型:对钟差数据相邻历元求1次差后的序列进行基于改进中位数的异常值探测;并将预处理后的1次差序列数据用LSTM模型进行训练、预测;然后将预测的1次差值叠加还原为预报钟差;最后对国际全球卫星导航系统监测评估系统(iGMAS)发布的BDS产品中超快速钟差产品观测部分数据进行实验。结果表明:钟差数据经过修正1次差的预处理后,LSTM模型预报精度明显提高;LSTM模型24h预
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