[发明专利]基于TCN模型的电离层总电子含量预报方法

摘要

本发明公开的基于TCN模型的电离层总电子含量预报方法，涉及电离层总电子含量预报技术领域。所述预报方法包括以下步骤：首先，获取数据，将其划分为训练集和测试集，并进行归一化处理；然后，确定TCN神经网络的拓扑结构，初始化TCN网络的权重，对模型中参数进行调节；接着，将训练集批量输入电离层TEC预报模型中，计算有效历史长度的输出误差，同时将误差反向传播以更新TCN预测模型参数，直至寻找到最优参数，完成训练；最后，输入测试集数据，获得TEC预测结果，并将预测结果与观测数据进行比较，评估预测模型的有效性。本发明由于TCN卷积特性，可以更好的捕捉电离层电子含量的时空特性，在一定程度上提高了电离层总电子含量预报的准确性，增强了实时性。