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Your conditions: 赵丹宁(3)

1. chinaXiv:202002.00003 [pdf]

基于极限学习机的极移中长期预报

赵丹宁; 雷雨
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

传统的极移预报多是基于最小二乘外推和自回归等线性模型,但极移包含了复杂的非线性成分,线性模型的预报效果往往不甚理想。将一种新型神经网络—极限学习机(extreme learning machine,ELM) 用于极移中长期预报。首先利用最小二乘外推模型对极移序列进行拟合,获得趋势项外推值,然后采用ELM对最小二乘拟合残差进行预报,最终的极移预报值为趋势项外推值与残差预报值之和。将ELM的预报结果同反向传播(back propagation,BP)神经网络与地球定向参数预报比较活动(Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign,EOP PCC)的预报结果进行对比,结果表明:ELM用于极移中长期预报是高效可行的。

submitted time 2020-01-20 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits4797Downloads329 Comment 0

2. chinaXiv:201805.00153 [pdf]

利用端部效应改善的最小二乘外推模型进行UT1-UTC预报

雷 雨; 赵丹宁; 蔡宏兵
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

现有UT1-UTC预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑最小二乘拟合序列的端部畸变现象(数据处理中称为端部效应),预报精度难以取得较大改善。针对最小二乘拟合存在的端部畸变现象,首先采用时序分析方法在UT1-UTC序列两端进行数据延拓,形成一个新序列,然后用新序列求解最小二乘外推模型系数,最后再联合最小二乘外推模型及神经网络对UT1-UTC序列进行预测。结果表明,在UT1-UTC序列端部增加延拓数据,可以有效地抑制最小二乘拟合序列的端部畸变;相对于常规最小二乘外推模型,基于端部效应改善的最小二乘(edge-effect corrected least squares,ECLS)外推模型的UT1-UTC中长期预报精度改善明显。

submitted time 2018-05-15 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits782Downloads415 Comment 0

3. chinaXiv:201711.01298 [pdf]

卫星导航信号稳定性分析方法研究

赵丹宁
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

全球卫星导航系统空间信号分析是系统设计阶段与运行过程中的一项重要工作。首先给出了基于全球卫星导航系统监测接收机观测量的空间信号稳定性分析方法,然后通过数字仿真实验证实了方法的可用性,最后以北千系统地球同步轨道卫星的实测伪距数据为例,从原始伪距观测数据、伪距拟合残差与伪距拟合残差标准差3方面对信号稳定性进行了分析,实验结果进一步验证了本文方法的可行性与有效性。方法对于保障卫星导航信号的连续性与可靠性具有一定意义。

submitted time 2017-09-26 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits535Downloads290 Comment 0

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