典型文献
利用LSTM网络预测月球物理天平动参数
文献摘要：
利用中国探月甚长基线干涉测量(very long baseline interferometry,VLBI)观测数据改进月球物理天平动参数的预测精度,对于着陆器和巡视器的精密定位具有重要意义.利用VLBI单点定位模型解算得到"嫦娥三号"(Chang'E-3,CE-3)着陆器的坐标和物理天平动,分别采用循环神经网络(recursive neural net-work,RNN)和长短期记忆(long-short term memory,LSTM)网络进行物理天平动的预测.选取月球着陆器的坐标和VLBI观测量作为输入量,将3个欧拉角Ω,i,μ作为输出量,将11 323个样本用于训练,2 315个样本用于测试,2 315个样本用于验证,1000个样本用作与预测结果进行对比.结果显示,验证集的数据经过1000次训练和9次迭代训练后的梯度约为6.2×10-5(")/s,证明了 LSTM网络与RNN的可靠性.LSTM网络和RNN的3个欧拉角的预测精度分别达到了 97.8％、99.7％、97.2％和95.2％、98.5％、95.8％,LSTM网络的预测精度更高.与DE421星历对欧拉角的预测结果进行比较,结果证明了 LSTM网络预测精度更高.
文献关键词：
长短期记忆网络;循环神经网络;月球物理天平动;甚长基线干涉测量
中图分类号：
作者姓名：
魏二虎;任晓斌;刘经南;李连艳;武曙光;聂桂根
作者机构：
武汉大学测绘学院,湖北 武汉,430079;武汉大学卫星导航定位技术研究中心,湖北 武汉,430079;武汉大学土木建筑工程学院,湖北 武汉,430072
文献出处：
引用格式：
[1]魏二虎;任晓斌;刘经南;李连艳;武曙光;聂桂根-.利用LSTM网络预测月球物理天平动参数)[J].武汉大学学报（信息科学版）,2022(11):1815-1822
A类：
月球物理天平动
B类：
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AB值：
0.297533
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