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利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点. 相似文献
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星间时标误差的自主测量对于中国自主研发地球重力卫星具有重要意义. 提出利用双向时间传递法实现重力卫星时标误差的自主测量, 设计了测量方案, 建立了包含卫星运动导致的链路非对称、电离层效应、设备零值以及随机测时误差在内的测量模型. 结合地球重力卫星相关特性, 分析了时标误差测量中各误差源的影响及相应的误差校正方法. 以GRACE重力卫星为例, 利用提出的方法和校正措施, 星间时标误差自主测量精度可以达到0.62ns, 其中误差主要来自系统零值标定误差和随机测时误差. 相似文献
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设备时延校准误差是卫星导航系统中伪码测距实现双向时间同步的重要误差因素,其精确校准是实现时间同步的关键技术。针对设备时延问题展开研究,提出了一种物理含义清晰、易于测量的设备时延的新定义。设计实现了一种双向时间同步系统的设备时延校准方案,基于时间同步站硬件平台验证了设备时延校准的有效性,试验结果表明时延校准的精度与准确度达到了亚纳秒量级。 相似文献
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深空伪码测距系统中复合码的选择影响到系统的无模糊距离、测距精度、捕获时间和硬件实现方法. 针对深空伪码测距系统中常用的测距码进行仿真、分析、比较与研究, 包括复合码的频谱特性、周期、直流分量、码钟衰减、捕获时间和测距抖动误差等. 利用同相相关系数和非同相相关系数的信号空间图分析复合码的捕获时间性能; 采用同相中相积分环作为码跟踪环, 利用其线性环路模型分析测距系统的抖动误差性能; 进而分析半正弦成型和方波成型对系统的捕获时间和测距抖动误差的影响. 通过研究和分析认为, 在深空测控测距中, 一种比较适用的测距方式是选择T4B作为伪码测距系统的测距码, 基于DDS原理产生任意码片移位的伪码序列, 采用半正弦成型调制方式和半正弦匹 配滤波接收技术, 利用同相中相积分环进行伪码的跟踪. 相似文献
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