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基于BP神经网络的主备频率源时差预报方法

李玉缝  
【摘要】:正针对精确测量的主备频率源时差数据,提出了基于人工神经网络模型的时差预报方法。利用神经网络强大的非线性映射能力,对一阶差分后的时差数据进行学习和预测。采用滑动窗的方式构建样本数据,以提高数据利用率并满足实时性。为验证人工神经网络模型的可行性与有效性,利用实测的铷原子钟1pps信号之间的时差进行实验,并将实验结果与多项式模型结果进行比较分析。实验结果表明,利用3

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