申请/专利权人：武汉大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117574991B

主分类号：G06N3/084

分类号：G06N3/084;G06N3/126

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明提供一种基于GA算法优化BP神经网络的极移预报方法及系统，属于大地测量与卫星导航技术领域，包括：采用LS模型拟合线性趋势项和周期项，并得到拟合的残差序列；为不同的预报跨度确定不同的神经网络结构与参数；确定GA算法的种群初始化范围与适应度函数；采用GA算法优化确定好的网络的初始权值与阈值；然后将优化后的初始值赋给神经网络，并用残差序列进行训练和外推预报；最终将网络预报值与LS拟合预报值相加得到最终的预报值。本发明通过考虑到不同的预报跨度有不同的最佳网络结构，同时利用多参数GA优化算法在BP神经网络算法初值优化的作用，有效提高了采用BP神经网络进行极移预报的稳定性和整体精度。

主权项：1.一种基于GA算法优化BP神经网络的极移预报方法，其特征在于，包括：获取地球定向参数EOP中的极移分量数据，采用最小二乘法LS对所述极移分量数据中的指定项进行拟合并外推预报，获得极移参数序列的拟合残差与LS预报值；根据所述极移参数序列的拟合残差的不同预报跨度，确定不同的反向传播BP神经网络结构；确定遗传算法GA的种群初始化范围与适应度函数，得到优化后的GA算法；利用优化后的GA算法对BP神经网络结构的初始权值与阈值进行优化，获得优化后的初始权值和阈值；采用优化后的初始权值和阈值对所述BP神经网络结构进行赋值和网络训练得到残差序列预报值，由所述残差序列预报值与所述LS预报值得到最终的极移预报值；获取EOP中的极移分量数据，采用LS对所述极移分量数据中的指定项进行拟合并外推预报，获得极移参数序列的LS预报值，包括：在EOP基础数据中筛选预设时间段的极移分量数据PMX和PMY，确定预报间隔周期、预设预报时长和参考数据；以X方向常数项、X方向线性趋势项系数、第一X方向周年项系数、第二X方向周年项系数、第一X方向钱德勒项系数、第二X方向钱德勒项系数和时间变量，构建X方向极移观测序列；以Y方向常数项、Y方向线性趋势项系数、第一Y方向周年项系数、第二Y方向周年项系数、第一Y方向钱德勒项系数、第二Y方向钱德勒项系数和时间变量，构建Y方向极移观测序列；利用LS求解所述X方向极移观测序列和所述Y方向极移观测序列中的所有参数，得到所述极移参数序列的拟合残差与LS预报值；确定GA算法的种群初始化范围与适应度函数，得到优化后的GA算法，包括：对初始种群进行实数编码，确定种群初始化编码范围；确定短期PMX和短期PMY采用误差不经过网络反向的适应度函数，确定中期PMX、中期PMY、长期PMX和长期PMY采用误差经过网络反向的适应度函数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 基于GA算法优化BP神经网络的极移预报方法及系统

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