Predicting IGS RTS Corrections Using ARMA Neural Networks
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-06-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
An autoregressive moving average neural network (ARMANN) model is applied to predict IGS real time service corrections.
ARMA coefficients are determined by applying a neural network to IGS02 orbit/clock corrections.
Other than the ARMANN, the polynomial and ARMA models are tested for comparison.
An optimal order of each model is determined by fitting the model to the correction data.
The data fitting period for training the models is 60 min.
and the prediction period is 30 min.
The polynomial model is good for the fitting but bad for the prediction.
The ARMA and ARMANN have a similar level of accuracies, but the RMS error of the ARMANN is smaller than that of the ARMA.
The RMS error of the ARMANN is 0.046 m for the 3D orbit correction and 0.070 m for the clock correction.
The difference between the ARMA and ARMANN models becomes significant as the prediction time is increased.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, Mingyu& Kim, Jeongrae. 2015. Predicting IGS RTS Corrections Using ARMA Neural Networks. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074895
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, Mingyu& Kim, Jeongrae. Predicting IGS RTS Corrections Using ARMA Neural Networks. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074895
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, Mingyu& Kim, Jeongrae. Predicting IGS RTS Corrections Using ARMA Neural Networks. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074895
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1074895
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر