《表1 单个特征参数的预测结果》

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《GPS信号失锁下的列车组合定位方法》

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最后，单独分析使用神经网络预测每个特征参数的结果，使之能够更清晰地看出预测位置与实际位置之间的误差，由此将2种神经网络单一特征进行预测，结果如表1所示。由表1可看出：GM（1，1）-LSTM网络预测结果误差在单个特征值上整体比GM（1，1）-BP神经网络小，但是2种网络预测时间间隔的最大值均比较大；在一般情况下，由GM（1，1）-LSTM网络处理的各个特征预测误差和精度均可满足列车定位要求。