马尔可夫过程科夫链预测比径向基神经网络预测好嘛？

点击联系发帖人 时间：2019-10-27 10:30

马尔科夫

摘　要：为对低轨卫星精密定轨過程产生的经验加速度进行拟合与预报,提出基于小波变换和MC-ANNs(Markov chain-artificial neural networks)的并行模型引入小波变换技术,结合神经网络的深度抽象以及马尔可夫过程科夫链的动态随机的双重优势,缓解串联式马尔可夫过程科夫链-神经网络模型随着时间推移导致误差变大的缺点。对某低轨航天器的实测星载嘚经验加速度预测分析结果表示,相较于BP(back propagation)神经网络模型、串联式马尔可夫过程科夫链-神经网络模型,该模型的预测精度平均提高29.83%、16.04%,应用于轨道確定与轨道预报中,可提高卫星定位的精度

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内容提示：人体行为识别傅里叶描述子几何参数隐马尔可夫过程科夫模型径向基神经网络

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