基于BP神经网络的极移预报（.doc

基于BP神经网络的极移预报*收稿日期:2014-09-29基金项目:航天科技创新基金(CASC201101),上海航天科技创新基金(SAST201251)作者简介:张志(1983-),男,重庆忠县人,博士研究生,E-mail:neileva@;廖瑛(通信作者),女,教授,博士,博士生导师,E-mail:liaoying1104@张志1,廖瑛1,余越2(,湖南长沙410073;,安徽蚌埠233012)摘要:为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出BP神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。关键词:极移;傅里叶分析;BP神经网络;插值基础序列;趋势项;中图分类号:P228文献标志码:A 文章编号:workmodelZHANGZhi1,LIAOYing1,YUYue2(,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China;,NavalPettyOfficerAcademy,Bengbu233012,China)Abstract:,thefeasibilityofbasicseriesresamplingwasverified,thenthetrendtermswasderivedfromtheinterpolationbasicseries,workmodelwasusedtopredicttheresidualseriesfordifferentdaysintofuture,,:polarmotion;fourieranalysis;work;interpolatedbasicseries;trendterms极移是表征地球自转的一个重要物理量,它与岁差、章动和日长变化一起构成地球定向参数(E