基于灰色系统和神经网络的钟差预报Clock bias predicting based on grey system and neural network
雷雨;赵丹宁;高玉平;
摘要(Abstract)：
为避免单一模型预报钟差的弱点,提出了一种基于灰色系统和神经网络(neural network,NN)的混合模型来实现钟差的预报,并给出了基于GM(1,1)模型和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)进行钟差预报的基本思想、具体方法和实施步骤。针对神经网络算法易训练过度、泛化能力弱的问题,采用K重交叉验证法(K-fold cross-validation)提高网络的泛化能力。为验证该混合预报模型的可行性和有效性,利用实测GPS卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并将其与灰色系统模型和经典权线性组合灰色模型进行比较分析。结果表明,该模型具有较好的预报精度,优于另外两种模型。
关键词(KeyWords)： 灰色系统;神经网络;钟差预报
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(10573019)
作者(Author): 雷雨;赵丹宁;高玉平;
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DOI: 10.13875/j.issn.1674-0637.2013.03.009
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