摘要
本发明公开了一种卫星钟差长期预报方法,还公开了一种计算机设备、程序产品及存储介质,本发明将星间数据补偿机制与径向基神经网络模型相结合,用于卫星钟差的长期预报;本发明将相似度算法和径向基神经网络模型协同作用:通过相似度算法筛选高相关性卫星作为基准卫星,通过去均值和标准化处理,量化卫星钟差信号的时延相关性;将预报卫星与基准卫星之间的星间时差数据作为径向基函数神经网络模型的输入,动态调整径向基函数神经网络模型参数,通过预测的星间时差数据对星地时差数据进行修正补偿,有效解决了单颗卫星钟异常导致的预报偏差问题,显著提升了长期预报的鲁棒性。
技术关键词
径向基函数神经网络模型
长期预报方法
矩阵
径向基神经网络模型
数据
基准
序列
计算机设备
时延
计算机程序产品
处理器
可读存储介质
存储器
鲁棒性
参数
算法
误差
机制
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多线程
可读存储介质
数据
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