基于支持向量机的GNSS时间序列预测

论文摘要

在深度学习的理论框架下,针对预测全球卫星导航系统(GNSS)时间序列,传统的经验风险最小化预测模型误差大精度低,泛化性能差且对历史数据的经验依赖大的问题.提出一种采用结构风险最小化原则的基于支持向量机(SVM)的时间序列预测模型.通过和多层的BP神经网络预测模型预测效果比较,结果证明SVM预测模型拥有更好的时间序列预测效果.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邓永春,徐跃,徐丹丹,贾雪,田先才

关键词: 全球定位系统,时间序列,预测,深度学习,支持向量机

来源: 全球定位系统 2019年02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

单位: 安徽理工大学测绘学院

分类号: P228.4

DOI: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2019.02.010

页码: 70-75

总页数: 6

文件大小: 2545K

下载量: 163

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