[发明专利]基于深度循环神经网络的全球电离层电子总含量预测方法有效
| 申请号： | 202010238027.X | 申请日： | 2020-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN111539453B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 胡伍生;余龙飞;董彦锋;张志伟;龙凤阳 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;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深度循环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、采集全球电离层电子总含量热力图，经调整水平位置后构成原始图像序列；2、构建训练样本集；3、构建基于深度循环神经网络的全球电离层电子总含量预测模型，并利用训练样本集进行训练；预测阶段包括：4、每天采集K张全球电离层电子总含量热力图，连续采集t天；对采集的图像调整像素的水平位置，建立预测样本，将预测样本作为全球电离层电子总含量预测模型的输入，得到预测热力图；5、对预测热力图进行经度排序，得到预测的全球电离层电子总含量热力图。该方法结合了电离层在空间和时间上的变化，充分有效的利用现有观测数据，提高了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 循环 神经网络 全球 电离层 电子 含量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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