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国家自然科学基金(10878026): 作品数：11被引量：84H指数：6; 导出分析报告; 相关作者：朱建军王琪洁张昊张晓红谢建更多>>; 相关机构：中南大学更多>>; 相关期刊：《天文学进展》《工程勘察》《大地测量与地球动力学》《测绘科学》更多>>; 相关主题：GPS高程拟合高程拟合BP神经网络遗传算法极移更多>>; 相关领域：天文地球自动化与计算机技术理学更多>>

Introducing atmospheric angular momentum into prediction of length of day change by generalized regression neural network model被引量：9: 《Journal of Central South University》2014年第4期1396-1401,共6页王琪洁杜亚男刘建; Projects(U1231105,10878026)supported by the National Natural Science Foundation of China; The general regression neural network(GRNN) model was proposed to model and predict the length of day(LOD) change, which has very complicated time-varying characteristics. Meanwhile, considering that the axial atmosph...; 关键词：general regression neural network（GRNN） length of day atmospheric angular momentum（AAM） function prediction

基于遗传算法的RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用被引量：16: 《测绘科学》2013年第2期143-145,共3页刘建王琪洁王小辉张昊; 国家自然科学基金(10878026); 本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化...; 关键词：RBF神经网络遗传算法高程拟合

对钱德勒参数进行时变修正的CLS+AR模型在极移预测中的应用被引量：11: 《武汉大学学报（信息科学版）》2012年第3期286-289,共4页张昊王琪洁朱建军张晓红; 国家自然科学基金委员会与中国科学院天文联合基金资助项目(10878026);中南大学研究生学位论文创新基金资助项目(2011ssxt054); 根据LS模型参数中钱德勒项的时变性质,提出了基于钱德勒参数时变修正的CLS模型,并用CLS+AR对极移进行预测。实验结果表明,CLS+AR模型在极移预测精度上较LS+AR模型有较大改善。; 关键词：极移预测时变钱德勒项 CLS+AR模型

两种样本输入方式下基于GRNN的日长变化预报结果的比较被引量：1: 《中国科学院上海天文台年刊》2011年第1期147-153,共7页张晓红王琪洁朱建军张昊; 国家自然科学基金委员会与中国科学院天文联合基金(No.10878026); 针对广义回归神经网络用于日长变化预报过程中,样本的输入方式对预报结果的影响进行了研究。采用2种输入方式:即样本按不同跨度输入以及按连续输入,对日长变化进行预报。最终证明不同的样本输入方式对日长变化预报精度的影响较大,样本...; 关键词：广义回归神经网络日长变化预报输入方式相关性

加权最小二乘法与AR组合模型在极移预测中的应用研究被引量：8: 《天文学进展》2011年第3期343-352,共10页张昊王琪洁朱建军张晓红; 国家自然科学基金委员会与中国科学院天文联合基金(10878026);中南大学研究生学位论文创新基金(2011ssxt054); 分析了极移预测的重要性,介绍了目前极移预测的主要方法。根据目前常用预测模型中周年项和钱德勒项的时变性质,在极移预测方法上进行了一种新的尝试,即利用加权最小二乘法与AR组合模型对极移进行预测。为进一步优选模型中的加权函数,设...; 关键词：极移预测加权最小二乘法 AR模型权函数

广义回归神经网络在日长变化预报中的应用被引量：8: 《天文学报》2011年第4期322-331,共10页张晓红王琪洁朱建军张昊; 国家自然科学基金委员会与中国科学院天文联合基金项目(10878026)资助; 传统的日长变化预报多是基于线性模型,如最小二乘模型、自回归模型等,但是日长变化包含了复杂的非线性因素,线性模型预报的效果往往不甚理想.所以尝试使用一种非线性神经网络—广义回归神经网络(GRNN)模型进行日长变化预报,并将结果与使...; 关键词：天体测量时间方法其它诸多方面

提前终止的遗传神经网络在GPS高程拟合中的应用: 《工程勘察》2011年第7期70-73,共4页张晓红王琪洁朱建军张昊; 国家自然科学基金委员会与中国科学院天文联合基金(No.10878026)资助; 本文在普通遗传神经网络的基础上做了改进,利用提前终止法来提高网络的泛化能力,并应用于实验研究。通过计算结果的误差对比分析表明,将提前终止法应用于遗传神经网络提高了拟合效果,改善了精度。; 关键词：BP神经网络遗传算法提前终止高程拟合

最小二乘外推与ARIMA(P,1,0)组合模型在极移短期预报中的应用被引量：4: 《大地测量与地球动力学》2011年第3期106-109,共4页张昊王琪洁朱建军张晓红; 国家自然科学基金委员会与中国科学院天文联合基金(10878026);中南大学研究生学位论文创新基金; 将ARIMA（P,1,0）模型应用到极移随机性部分序列的预报中,提出了利用最小二乘外推与ARIMA（P,1,0）的组合模型来对整体极移序列进行短期预报。并与其他方法对极移1~5天的短期预报精度进行了对比,结果证明了该模型在极移短期预报上的有...; 关键词：极移短期预报最小二乘外推 ARIMA(P 1 0)模型精度改善

样本数据预处理对基于BP神经网络的GPS高程拟合的影响被引量：29: 《大地测量与地球动力学》2011年第2期125-128,共4页张昊王琪洁朱建军张晓红; 国家自然科学基金委员会与中国科学院天文联合基金(10878026); 分析在基于BP神经网络的GPS高程拟合建模中样本数据预处理的必要性,并列举了归一化、中心化、标准化3种数据预处理方法,然后结合实例,在神经网络建模中增加一个数据预处理层,分别用3种训练方法对基于不同数据预处理的模型进行训练建模,...; 关键词：GPS 高程拟合 BP神经网络数据预处理精度分析

附不等式约束最小二乘平差的一种新算法: 《测绘科学》2010年第3期82-84,共3页谢建朱建军; 国家自然科学基金项目(40574003);国家自然科学基金项目(40874005);国家自然科学基金项目(10878026);教育部博士点基金项目(20050533057); 在大地测量数据处理中,很多情况下可根据先验知识建立合理的不等式约束,能够改善平差结果,提高精度。首先简要总结了附不等式约束平差的各种方法及存在的问题。根据有效约束和库恩塔克条件,提出了解决不等式约束平差的新算法,把不等式...; 关键词：不等式约束最小二乘法库恩-塔克条件有效约束

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