基于小波降噪和神经网络的GPS高程时序预测模型

论文摘要

全球定位系统(GPS)时序数据预测的工作中发现,通常时序数据中含有的噪声会干扰数据预测的结果.为了降低时序数据中噪声对预测结果的负面影响,将提升小波阈值降噪技术和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合,实现一种GPS时序数据降噪预测模型.该模型在预测之前首先利用提升小波与平滑阈值函数对GPS时序数据中的噪声进行剥离,然后构建多层LSTM神经网络对时序数据进行单步预测.通过实验与多种时间序列预测模型进行对比,结果表明所提出的LSTM预测模型对GPS时间序列的预测具有较强的适用性和较高的准确性.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张仕森,孙宪坤,尹玲,李世玺

关键词: 提升小波变换,阈值,全球定位系统,时间序列,长短期记忆神经网络

来源: 全球定位系统 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 自然地理学和测绘学,自动化技术

单位: 上海工程技术大学电子电气工程学院

基金: 国家自然科学基金青年基金项目(61802251),上海市科学技术委员会科研计划项目(16dz1206000),上海工程技术大学科研项目(E3-0501-18-01043)

分类号: TP183;P228.4

DOI: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2019.03.018

页码: 117-125

总页数: 9

文件大小: 4003K

下载量: 176

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标签：提升小波变换论文;  阈值论文;  全球定位系统论文;  时间序列论文;  长短期记忆神经网络论文;