谢洋洋
- 作品数：6 被引量：31H指数：5
- 供职机构：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省“百千万人才工程”资助项目更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- EEMD-PSOGSVM耦合模型在深基坑位移预测中的应用被引量：7
- 2017年
- 针对单一预测模型的不足,提出EEMD分解与粒子群灰色支持向量机(particle swarm optimization grey support vector machine,PSOGSVM)相结合的基坑位移预测模型。以基坑时间序列的混沌性为基础,利用EEMD分解时间序列,采用相空间重构技术构造样本,应用PSOGSVM模型进行基坑预测,并与GM(1,1)、SVM、遗传小波神经网络进行对比。结果表明,该算法预测精度好,具有良好的稳定性,可有效地应用于基坑位移预测。
- 谢洋洋杨帆俞凯
- 关键词：相空间重构
- 基于LSSVM的区域卫星高程拟合模型被引量：3
- 2017年
- 针对传统GPS高程拟合方法模型单一、计算复杂等问题,提出一种GPS高程拟合算法:采用灰色最小二乘支持向量机高程转换模型,同时采用粒子群算法寻找模型最优参数;并与其他模型对比。实验结果表明,提出的GPS高程拟合算法能够在很大程度上提高利用少量样本数据拟合模型的稳定性与预测精度,使高程拟合更加可靠。
- 杨帆谢洋洋
- 关键词：粒子群算法GPS高程拟合
- 遗传灰色神经网络的卫星钟差预报模型被引量：6
- 2017年
- 针对目前导航卫星钟差预报精度低的问题,结合灰色模型与神经网络的特点,提出一种遗传算法优化灰色神经网络的钟差预报模型:采用遗传算法对网络权值与灰色参数进行动态调整,不仅能够有效避免权值选择的随机性,还能避免陷入局部最优的情况,从而有效提高预报精度;选取IGS提供的精密钟差数据进行实验,并与灰色模型、二次多项式模型、灰色神经网络与小波神经网络进行对比分析。实验结果表明,该模型平稳性强、预测精度高,能够满足实时钟差预报的要求。
- 杨帆谢洋洋
- 关键词：卫星钟差遗传算法灰色神经网络
- 小波去噪的灰色最小二乘支持向量机变形预测被引量：7
- 2017年
- 针对变形监测数据的随机性和非平稳性,以及单一预测模型的不足,该文提出了基于小波去噪的灰色最小二乘支持向量机变形预测模型。采用小波去噪对原始数据进行降噪处理,减弱数据随机扰动的影响,建立灰色最小二乘支持向量机模型,并采用粒子群算法寻找最优参数。通过大坝位移监测数据实例对模型进行验证,并与灰色模型、最小二乘支持向量机以及灰色最小二乘支持向量机进行对比分析。实验结果证明,该模型预测精度更高、稳定性更强。
- 杨帆谢洋洋邵阳
- 关键词：小波去噪最小二乘支持向量机粒子群算法
- 灰色神经网络在GPS高程拟合中的应用被引量：5
- 2017年
- 针对传统单一GPS高程拟合方法存在对数据和测区要求较高的问题,提出一种改进的灰色神经网络拟合方法:通过添加跳脱系数修正适应度函数扩大搜索范围,对果蝇优化算法进行改进,有效地提高算法的寻优能力;利用改进的果蝇算法优化灰色神经网络参数,训练灰色神经网络模型获得模型最佳参数,完成对GPS高程的拟合。实验结果表明该方法具有较高的拟合精度和较强的鲁棒性。
- 杨帆王小兵谢洋洋李宁滑东飞
- 关键词：GPS高程拟合灰色神经网络鲁棒性
- 一种自适应卡尔曼滤波组合导航定位方法被引量：6
- 2017年
- 针对导航定位中GPS/INS组合导航系统易受气候、环境噪声的影响而很难确定系统状态模型的问题,提出一种基于组合导航系统的自适应卡尔曼滤波算法:基于监测残差与理论值协方差间的差值,应用自适应系统不断完善自适应滤波器增益系数值,对卡尔曼滤波进行实时控制,实现最优估计。实验结果表明:自适应卡尔曼滤波算法对于受海风影响较大的环境下获取的数据具有良好的信息处理能力,能够有效控制数据不受环境影响,具有有效性及实用性。
- 于婷徐爱功付心如谢洋洋孙伟
- 关键词：卡尔曼滤波自适应滤波组合导航
