[发明专利]图像推理化的长期频谱预测方法

摘要

本发明公开了一种图像推理化的长期频谱预测方法。以一个完整监测日的各个监测时隙为横轴，以多频点/频带为纵轴，将一个监测日的完整的频谱态势形成为一张图像，由按监测日的时间顺序形成一组图像，推理出下一张图像。方法步骤如下：①图像化的原始频谱数据建模，建立适用于图像推理思路的频谱数据张量；②基于张量补全技术准确、高效地同时完成历史缺失数据的补全和待预测频谱数据的推理；③使用均方根误差来评价长期频谱预测算法的性能。本发明能够在大规模历史数据缺失的情况下较为准确高效地完成长期频谱预测。

主权项

1.一种图像推理化的长期频谱预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，图像化的原始频谱数据建模；频谱数据呈现为频谱态势图像，按一定顺序组成的态势图像所包含的频谱数据信息构成特定的频谱张量模型，作为预测方法的输入；步骤2，基于张量补全的长期频谱预测方法；对输入张量进行预填充，而后基于张量补全方法，通过迭代优化对张量中的缺失元素进行填充，并输出补全和预测结果；步骤3，频谱预测性能评估；用预测结果与历史数据真值的绝对均方根误差RMSE作为预测性能的评估指标。