[发明专利]一种基于VMD与Elman神经网络的电离层预报方法有效
| 申请号： | 202011218421.3 | 申请日： | 2020-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN112231987B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 汤俊;高鑫;李垠健;李长春 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙) 61248 | 代理人： | 张燕 |
| 地址： | 330013 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于VMD与Elman神经网络的电离层预报方法，利用变分模态分解法与Elman神经网络组合进行电离层TEC预报建模。本发明利用变分模态分解(VMD)与Elman神经网络组合进行电离层TEC预报建模。考虑到电离层TEC序列存在的非线性、非平稳性等特征，VMD算法在进行TEC原始序列预处理时能有效降低原始序列的复杂度且不发生模态混叠现象。与常用的EMD算法相比，VMD在数据预处理过程中能有效避免模态混叠现象的发生，滤波降噪性能更加优良。本发明引入VMD方法对电离层TEC序列进行分解，得到相应的本征模态分量(IMF)，为后续预测模型提供质量较高的输入值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 vmd elman 神经网络 电离层 预报 方法 | ||
【主权项】：
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