本文選題：天體測(cè)量 + 時(shí)間��； 參考：《天文學(xué)報(bào)》2015年01期

【摘要】：由于日長(zhǎng)(length-of-day,LOD)變化具有復(fù)雜的時(shí)變特性,傳統(tǒng)線性模型如最小二乘外推模型、時(shí)間序列分析模型等的預(yù)報(bào)效果往往不甚理想,所以將一種新型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—高斯過程(Gaussian processes,GP)方法用于LOD變化預(yù)報(bào),并將預(yù)報(bào)結(jié)果同利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation neural networks,BPNN)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(general regression neural networks,GRNN)的預(yù)報(bào)結(jié)果以及地球定向參數(shù)預(yù)報(bào)比較競(jìng)賽(Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign,EOP PCC)的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比.結(jié)果表明,GP用于LOD變化預(yù)報(bào)是高效可行的.
[Abstract]:Because of the complex time-varying characteristics of length-of-day (LOD) variation, traditional linear models, such as least square extrapolation model and time series analysis model, often have poor prediction results. Therefore, a new machine learning algorithm, Gaussian processes GP-based, is used to predict the variation of Gao Si. The prediction results are compared with those using backpropagation neural network back propagation neural networks and generalized recurrent neural network general regression neural networks GRNN) and the Earth orientation parameters prediction comparison contest. The prediction results are compared with those of EOP PCCs. The results show that it is effective and feasible to apply GP to LOD change prediction.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院國(guó)家授時(shí)中心;中國(guó)科學(xué)院時(shí)間頻率基準(zhǔn)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(10573019)資助
【分類號(hào)】：P127

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【共引文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

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【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號(hào)：2039840