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基于改进的神经网络卡尔曼滤波算法在资料同化中的应用分析

     

摘要

针对卡尔曼滤波不能用于非线性系统的缺陷,本文将神经网络用于卡尔曼滤波算法中,利用补丁技术和EOF分解对输入数据进行降维,解决了维数灾难问题;训练一个长短期记忆网络处理数据,充分体现卡尔曼滤波数据中的时间相关性,提高了收敛速度;最后通过卷积神经网络对输出数据进行重构。

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