[发明专利]基于深度学习的北半球高纬度地区ROTI预测方法在审
| 申请号： | 202010698530.3 | 申请日： | 2020-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN112070203A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 李子申;徐福隆;张克非;王宁波;王晓明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 高会允 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的北半球高纬度地区ROTI预测方法，能够实现利用人工智能方法通过预测未来数分钟后ROTI的值来进行电离层闪烁的实时预报。包括如下步骤：采集获取高纬度地区影响电离层闪烁的相关参数数据，其中包含ROTI指数。针对所有数据，划分为训练集，验证集和测试集。对训练集，验证集和测试集中数据进行预处理，得到归一化数据；针对当前时刻t与前设定数量时刻的归一化数据的组合，设定的标签为未来时刻的ROTI指数，得到映射关系。构建递归神经网络模型，利用训练集进行训练，并利用验证集进行验证。每一次迭代都返回训练集和验证集的损失函数，验证集的损失函数达到最小时结束训练，得到的训练好的递归神经网络模型即为ROTI预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 北半球 高纬度 地区 roti 预测 方法 | ||
【主权项】：
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