[發(fā)明專(zhuān)利]地心運(yùn)動(dòng)人工智能預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110778266.9
• 申請(qǐng)日: 2021-07-09
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113407891A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-09-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙春梅;何正斌;馬天明;張浩越
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院
• 主分類(lèi)號(hào): G06F17/00
• 分類(lèi)號(hào): G06F17/00;G01S19/42
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 陳新生

本發(fā)明涉及一種地心運(yùn)動(dòng)人工智能預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：利用EMD算法對(duì)原始地心運(yùn)動(dòng)的時(shí)間序列進(jìn)行分解重構(gòu)，獲得新時(shí)間序列；求解所述新時(shí)間序列的周期和對(duì)應(yīng)的振幅；以及基于所述周期和對(duì)應(yīng)的振幅，利用SSA和ARMA組合模型對(duì)地心運(yùn)動(dòng)的周期項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本發(fā)明通過(guò)采用EMD算法對(duì)地心運(yùn)動(dòng)的時(shí)間序列進(jìn)行分解重構(gòu)，使得能夠有效地識(shí)別地心運(yùn)動(dòng)的周期項(xiàng)；另外，通過(guò)構(gòu)建地心運(yùn)動(dòng)人工智能預(yù)報(bào)模型，即以SSA和ARMA組合模型對(duì)地心運(yùn)動(dòng)的周期項(xiàng)進(jìn)行長(zhǎng)期、中期和短期預(yù)報(bào)，實(shí)現(xiàn)了地心運(yùn)動(dòng)1mm的預(yù)報(bào)精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及衛(wèi)星導(dǎo)航定位領(lǐng)域，并且更特別地，涉及一種地心運(yùn)動(dòng)人工智能預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

地球參考系是地球科學(xué)研究的重要基礎(chǔ)，國(guó)際地球參考系(InternationalTerrestrial Reference System，ITRS)是目前國(guó)際上精度最高且應(yīng)用最廣泛的地球參考系。國(guó)際地球參考框架(International Terrestrial Reference Frame，ITRF)是ITRS的具體實(shí)現(xiàn)，自1988年建立起已經(jīng)發(fā)布了13個(gè)版本，目前最新版本為ITRF2014。ITRF2014是利用GNSS、SLR、VLBI、DORIS四種空間大地測(cè)量手段重新處理技術(shù)解實(shí)現(xiàn)的，同時(shí)增加了測(cè)站的數(shù)量并改善了對(duì)非線性運(yùn)動(dòng)的處理。

根據(jù)國(guó)際地球自轉(zhuǎn)與參考系服務(wù)(International Earth Rotation andReference Systems Service，IERS)公布的技術(shù)規(guī)范，ITRS的原點(diǎn)是包括固體地球的質(zhì)量、海洋和大氣在內(nèi)的地球系統(tǒng)的質(zhì)量中心(Center Mass of the Earth System，CM)，而ITRF的原點(diǎn)僅在長(zhǎng)時(shí)間尺度上表現(xiàn)為CM，在短時(shí)間尺度上，ITRF原點(diǎn)近似位于一個(gè)相對(duì)于地球形狀中心有一個(gè)固定偏差的點(diǎn)上。地球系統(tǒng)的質(zhì)量重新分布導(dǎo)致固體地球的形狀中心相對(duì)于質(zhì)量中心不斷發(fā)生變化，稱(chēng)之為地心運(yùn)動(dòng)，地心運(yùn)動(dòng)與ITRF的原點(diǎn)實(shí)現(xiàn)直接相關(guān)，并且已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)精度的地球參考框架的主要誤差源。

地球質(zhì)心運(yùn)動(dòng)影響著參考框架原點(diǎn)的精確實(shí)現(xiàn)，因此對(duì)實(shí)時(shí)、高精度的毫米級(jí)參考框架的構(gòu)建也有一定的影響。然而當(dāng)前CSR等機(jī)構(gòu)提供的地心運(yùn)動(dòng)是月解，間隔比較稀疏，不能實(shí)時(shí)準(zhǔn)確估計(jì)地球質(zhì)心的運(yùn)動(dòng)，已有學(xué)者對(duì)地心運(yùn)動(dòng)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)進(jìn)行了相關(guān)研究取得了一定的成果。但是由于地心運(yùn)動(dòng)的規(guī)律性不強(qiáng)，所采用的數(shù)學(xué)模型也存在一定不足，導(dǎo)致對(duì)地心運(yùn)動(dòng)的預(yù)測(cè)精度不高。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種地心運(yùn)動(dòng)人工智能預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

第一方面，本發(fā)明提供一種地心運(yùn)動(dòng)人工智能預(yù)測(cè)方法，包括：

利用EMD算法對(duì)原始地心運(yùn)動(dòng)的時(shí)間序列進(jìn)行分解重構(gòu)，獲得新時(shí)間序列；

求解所述新時(shí)間序列的周期和對(duì)應(yīng)的振幅；以及

基于所述周期和對(duì)應(yīng)的振幅，利用SSA和ARMA組合模型對(duì)地心運(yùn)動(dòng)的周期項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

進(jìn)一步地，所述利用EMD算法對(duì)原始地心運(yùn)動(dòng)的時(shí)間序列進(jìn)行分解重構(gòu)，獲得新時(shí)間序列，包括：

按照頻率由高到低的順序?qū)λ鲈嫉匦倪\(yùn)動(dòng)的時(shí)間序列進(jìn)行分解，獲得多個(gè)IMF分量；

確定所述多個(gè)IMF分量之中的噪聲項(xiàng)，剔除所述噪聲項(xiàng)；以及

將剔除所述噪聲項(xiàng)的多個(gè)IMF分量進(jìn)行重構(gòu)，獲得所述新時(shí)間序列。

進(jìn)一步地，所述確定所述多個(gè)IMF分量之中的噪聲項(xiàng)，包括：

計(jì)算所述多個(gè)IMF分量中的每個(gè)IMF分量與所述原始地心運(yùn)動(dòng)的時(shí)間序列之間的相關(guān)系數(shù)；

將相關(guān)系數(shù)滿足預(yù)定條件的IMF分量確定為所述噪聲項(xiàng)與有用信號(hào)的分界IMF分量；以及