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长短时记忆神经网络在卫星轨道预报中的研究

《兵器装备工程学报》2017年 第10期 | 朱俊鹏 赵洪利 杜鑫 蒋勇   装备学院研究生管理大队 北京101416 中国人民解放军驻二院中心军事代表室 北京100854 95801部队 北京100076 装备学院训练部 北京101416
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摘 要:目前的卫星轨道预报主要依靠动力学模型。由于模型与实际卫星所在空间环境变化存在差异,故通过动力学模型预报的轨道与实际轨道的偏差较大;尤其低轨卫星,由于空间环境复杂多变,预报误差更大;利用深度学习的神经网络作为轨道预报的工具,通过对卫星轨道数据的训练学习,掌握数据之间隐含的关系预测未来数据;将深度学习的长短时记忆神经网络模型优化,并将预报数据与实际数据进行对比分析,将预报20 d的误差由之前最大值的300 km降低到5 km以下,提高了神经网络预报卫星轨道的精度。
【分 类】【工业技术】 > 武器工业 > 弹药、引信、火工品 > 弹药
【关键词】 轨道预报 低轨卫星 深度学习 长短时记忆神经网络
【出 处】 《兵器装备工程学报》2017年 第10期 127-132页 共6页
【收 录】 中文科技期刊数据库