广义回归神经网络在卫星钟差短期预报中的应用

近年来,神经网络(Neural Network,简称NN)在非线性系统的预测方面取得了广泛的应用。考虑到卫星钟差包含了复杂的非线性因素,所以将一种新型神经网络-广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)应用于钟差预报中。采用“滑动窗”方式构建样本数据以提高数据利用率,为提高网络的泛化能力,利用K重交叉验证法(K-fold Cross-Validation)对网络进行训练学习,并根据最小均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)确定最优平滑因子。利用国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)公布的精密GPS卫星钟差数据进行预报实验,并与传统二次多项式模型对比分析。结果表明：GRNN模型在24h的预报跨度内的误差可达ns级,并较多项式模型有更好的稳定性;对于线性钟差,GRNN模型要逊于多项式模型,而对于非线性钟差,GRNN模型则明显优于多项式模型,初步验证了GRNN用于钟差预报的可行性、有效性以及实用性。     

一种高精度实时GPS卫星钟差预测算法

为获得高精度实时GPS卫星钟差,文章提出一种基于多项式和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)相结合的钟差预报方法.该方法采用国际GNSS服务发布的超快速观测星历建模进行短期预报,首先根据卫星钟的物理特性用附有周期项的多项式模型进行拟合以提取趋势项和周期项,然后用LS-SVM对多项式拟合残差进行建模预报,最后将预报结果加上趋势项和周期项,得到最终的钟差预报值.试验结果表明,所提算法能够实时有效地对GPS卫星钟差进行预报,且精度优于超快速预报星历.     

基于校园网模具学习系统的研究

主要介绍基于校园网模具学习系统的web数据库系统的设计与实现。该系统将网络教学平台、网络考试系统、BBS、信息管理系统集于一身,其中智能体模块在系统中的应用使各功能模块联结成一个有机整体,服务于模具专业教学的各个方面。     

卫星通信走俏华尔街

１９９３年当泛美卫星公司为扩大其私营卫星网络而首次到华尔街寻求几亿美元的资金时，其债券被评为“赔本”级。这说明了当时投资者对卫星通信项目高风险的担心。时至今日，这家主要由休斯电子公司拥有的公司已建立起了全球性的网络，与用户签订了转发器长期租赁合同，纳...     

大运载将用于部署低轨星座

大运载将用于部署低轨星座丹宁美国空军在决定发展新型渐进一次性运载器（ＥＥＬＶ）系列运载火箭时，曾预计系列中运载能力最大的型号只能用于发射少量的大型专用政府卫星。此后，由于大运载的主要用户美国国家侦察办公室也开始转向较小的卫星，所以人们估计大运载的需求...     

欧洲最大世界第三阿斯特里厄姆公司引领欧洲航天工业

企业合并和兼并是当今世界航空航天工业盛行的一大趋势。在美国，波音公司和洛克希德·马丁公司正是通过近年来的合并和兼并而继续保持和扩大了各自的领先优势。出于市场竞争的需要，欧洲航天界近年来也酝酿着合并的浪潮，但遇到了重重阻力，如国营企业的私有化问题等等。最近，英法合资的马特拉马可尼航天公司与德国戴姆勒-克莱斯勒宇航公司的航天业务分部完成了一项具有重要意义的合并，成立了阿斯特里厄姆公司，为与美国企业争霸航天市场增添了一个重重的砝码。 新成立的阿斯特里厄姆公司是欧洲第一大航天公司，在世界上也仅次于波音和洛…