聯(lián)合SSA與BiLSTM的北斗衛(wèi)星鐘差預報算法

摘要： 針對現(xiàn)有的衛(wèi)星鐘差預報模型難以捕捉其非線性特性的問題，提出了一種聯(lián)合麻雀搜索算法（SSA）與雙向長短期記憶神經網絡（Bi LSTM）的北斗衛(wèi)星鐘差預報算法。將Bi LSTM應用于鐘差預報中，并引入SSA進行網絡超參數(shù)選擇，能夠更好地捕捉鐘差數(shù)據中的特征關系，提高模型預報的準確性。利用德國地球科學研究中心提供的北斗三號精密衛(wèi)星鐘差數(shù)據，進行了1 h、3 h、6 h、12 h、24... （共9頁）