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基于深度学习的电离层参数预测研究

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摘要

对于电离层参数预测,通过长短期记忆(LSTM)的预测神经网络建模实现电离层参数的短期和日均值预测.使用逐点预测和序列预测2种方法,并采用多维预测和经验模态分解(EMD)算法优化,预测电离层参数的每小时和每天的变化规律.实验结果验证了所提优化算法在提高预测电离层参数预测精度上的可行性.

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来源
《通信学报》 |2021年第4期|202-206|共5页
作者
冯蕴天; 吴霞; 许雄; 张荣庆;
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作者单位

电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室河南洛阳 471003;

同济大学电子与信息工程学院上海 201804;

电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室河南洛阳 471003;

同济大学软件学院上海 201804;

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正文语种 chi
中图分类无线通信;
关键词
长短期记忆; 电离层; 多维预测; 经验模态分解;

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