[发明专利]一种北斗卫星钟差预报方法及装置

权利要求书

1.一种北斗卫星钟差预报方法，其特征在于，包括：

获取北斗卫星钟差预报对应的训练数据；

利用第二模型构建并迭代优化第一模型的第一参数；

利用训练数据和第一模型自身的训练机制对所述第一参数进行迭代优化，得到具有第二参数的第一模型，记为北斗卫星钟差预报模型；

基于北斗卫星钟差预报模型进行北斗卫星钟差预报。

2.根据权利要求1所述的一种北斗卫星钟差预报方法，其特征在于，所述第一模型采用BP神经网络，所述第二模型基于天牛群算法实现。

3.根据权利要求2所述的一种北斗卫星钟差预报方法，其特征在于，所述利用第二模型构建并迭代优化第一模型的第一参数，包括：

第一步，对天牛群算法的参数初始化，包括初始化步长、步须比、每个天牛的速度、位置；

第二步，通过适应度函数计算每个天牛的适应度值，并标记个体最优和群体最优；

第三步，判断天牛群算法是否达到迭代停止条件，若是，则进行第五步，否则进行第四步；

第四步，对天牛群的步长参数、每个天牛的速度、位置进行更新；

第五步，基于迭代停止时的群体最优适应度函数值对应的天牛位置，获取优化后的第一模型的初始模型参数。

4.根据权利要求3所述的一种北斗卫星钟差预报方法，其特征在于，所述每个天牛的位置表征第一模型的模型参数的位置信息，所述模型参数用于确定所述天牛个体对应的第一模型的一种模型参数，所述天牛群算法的迭代停止条件包括：群体最优的适应度函数值是否小于设定的阈值或者是否达到最大迭代次数。

5.根据权利要求3所述的一种北斗卫星钟差预报方法，其特征在于，所述第三步为：

判断天牛群算法是否达到迭代停止条件，若是，则进行第五步；

若否，则判断最优的适应度函数值是否连续第一预设次数相同，若是，则在第四步中对将天牛群的步长参数恢复为初始值，并更新每个天牛的速度、位置进行更新，否则直接进行第四步。

6.根据权利要求3所述的一种北斗卫星钟差预报方法，其特征在于，所述第二模型的适应度函数用于表征第一模型的输出损失。

7.根据权利要求1所述的一种北斗卫星钟差预报方法，其特征在于，所述获取北斗卫星钟差预报对应的训练数据，包括：

获取历史钟差数据的第一原始数据；

将所述第一原始数据通过第一转换获得第一数据序列；

将所述第一数据序列通过第一方法获得第二数据序列；

基于第二数据序列作为训练数据对第一模型进行训练；

所述第一方法包括：

基于第一数据序列中超出第一预设阈值区间的数据记为异常数据；

对发生异常数据的历元的下一历元对应的第一数据剔除，并采用插值法补充缺失数据，获得第二数据序列；

对应的，通过北斗卫星钟差预报模型进行北斗卫星钟差预报，包括：

对北斗卫星钟差预报模型输出的预测序列通过第一转换的逆转换获取钟差预报数据。

8.根据权利要求7所述的一种北斗卫星钟差预报方法，其特征在于，所述第一预设阈值区间的设置方法包括：

获取第一数据序列的第一中值；

获取第一数据序列和第一中值的偏差进行处理后获取第二数据序列；

基于第二数据序列的第二中值作为标准差；

基于第一中值和标准差进行线性计算获得第一预设阈值区间。

9.根据权利要求7所述的一种北斗卫星钟差预报方法，其特征在于，所述将所述第一原始数据x_i通过第一转换获得第一数据序列y_i，包括：

采用公式得到第一数据序列，其中，τ为钟差的采样间隔，i＝1，2，3，…，n-1，n为序列的总历元数。

10.一种北斗卫星钟差预报装置，其特征在于，包括：

训练数据单元，用于获取北斗卫星钟差预报对应的训练数据；

第一参数单元，用于利用第二模型构建并迭代优化第一模型的第一参数；

第二参数单元，用于利用训练数据和第一模型自身的训练机制对所述第一参数进行迭代优化，得到具有第二参数的第一模型，记为北斗卫星钟差预报模型；

钟差预报单元，用于基于北斗卫星钟差预报模型进行北斗卫星钟差预报。