[发明专利]基于残差seq2seq神经网络的全球电离层电子总含量预测方法有效
| 申请号： | 202010597705.1 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111814855B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 胡伍生;余龙飞;董彦锋 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 常虹 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于残差seq2seq神经网络的全球电离层电子总含量预测方法，包括训练阶段和预测阶段，训练阶段包括：1、构建全球电离层电子总含量网格时间序列和预报时间序列，计算得到全球电离层电子总含量预测残差时间序列；2、构建训练样本集；3、构建基于seq2seq神经网络的全球电离层电子总含量残差预测模型，并采用训练样本集进行训练；预测阶段包括：获取当前时刻之前连续K个时刻的全球电离层电子总含量网格数据作为全球电离层电子总含量预测模型的输入，模型的输出为预测残差；根据IGS数据中心发布的预报数据得到当前时刻之后的全球电离层电子总含量预测值。该方法采用seq2seq神经网络对IGS数据中心发布的预报数据进行修正，能够得到较为精确的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 seq2seq 神经网络 全球 电离层 电子 含量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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