[發明專利]一種基于GRU網絡模型的電離層TEC單點預測方法及系統在審
| 申請號: | 202010058571.6 | 申請日: | 2020-01-19 |
| 公開(公告)號: | CN113139327A | 公開(公告)日: | 2021-07-20 |
| 發明(設計)人: | 殷夢婷;鐘佳;李云龍;胡曉彥;鄒自明 | 申請(專利權)人: | 中國科學院國家空間科學中心 |
| 主分類號: | G06F30/27 | 分類號: | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G01D21/02 |
| 代理公司: | 北京方安思達知識產權代理有限公司 11472 | 代理人: | 楊青;陳琳琳 |
| 地址: | 100190 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 gru 網絡 模型 電離層 tec 單點 預測 方法 系統 | ||
1.一種基于GRU網絡模型的電離層TEC單點預測方法,所述方法包括:
對收集的電離層電子濃度總含量數據、太陽指數數據和地磁指數數據進行預處理;
將預處理后的前5天的電離層電子濃度總含量、太陽指數數據和地磁指數數據輸入預先訓練好的電離層TEC預測模型組,輸出第6天的電離層電子濃度總含量。
2.根據權利要求1所述的基于GRU網絡模型的電離層TEC單點預測方法,其特征在于,所述對收集的電離層電子濃度總含量數據、太陽指數數據和地磁指數數據進行預處理,具體包括:
將電離層電子濃度總含量數據解析成網格數據;
按照經緯度將網格數據轉換成時間序列格式,包含時間、經度、緯度、電離層電子濃度總含量;
根據預先設定的經緯度網格點,提取網格點對應的電離層電子濃度總含量,時間分辨率插值為1小時;
對太陽指數數據和地磁指數數據的異常值進行處理后,將網格點對應的電離層電子濃度總含量、太陽指數數據和地磁指數數據,整理為基于同一時間,時序格式的預處理數據;
所述太陽指數數據具體包括:太陽活動大小標志SSN、太陽EUV輻射變化f10.7;
所述地磁指數數據具體包括:行星際磁場南向分量Bz、全球地磁擾動等級Kp、描述磁暴期間環電流變化Dst、行星性等效三小時幅度ap和極區地磁指數AE。
3.根據權利要求2所述的基于GRU網絡模型的電離層TEC單點預測方法,其特征在于,所述電離層TEC預測模型組包含若干個電離層TEC單點預測模型,每個電離層TEC單點預測模型對應一個緯度,均采用GRU網絡結構,將包含電離層電子濃度總含量、行星際磁場南向分量Bz、全球地磁擾動等級Kp、描述磁暴期間環電流變化Dst、極區地磁指數AE和太陽EUV輻射變化f10.7的參數組合作為預測模型的輸入參數,單點電離層TEC值作為預測模型的輸出。
4.根據權利要求3所述的基于GRU網絡模型的電離層TEC單點預測方法,其特征在于,所述方法還包括:對電離層TEC單點預測模型進行訓練的步驟,具體包括:
建立訓練集;
將訓練集數據輸入GRU網絡,調整神經元個數、激活函數和學習率,進行訓練,得到電離層TEC單點預測模型。
5.根據權利要求4所述的基于GRU網絡模型的電離層TEC單點預測方法,其特征在于,所述建立訓練集,具體包括:
按照確定的緯度對收集的電離層電子濃度總含量、太陽指數數據和地磁指數數據進行挑選組合;
將挑選后的參數組合數據轉換為時序格式的候選數據;
通過最大最小值歸一化,將電離層電子濃度總含量數據歸一化到0-1區間;
對候選數據進行滑動切分,每6天為一個片段,前5天的數據為一個訓練樣本數據,第6天的數據為訓練期望數據,得到該緯度的訓練樣本,構成訓練集。
6.一種基于GRU網絡模型的電離層TEC單點預測系統,其特征在于,所述系統包括:訓練好的電離層TEC預測模型組、預處理模塊和輸出模塊;
所述訓練好的電離層TEC預測模型組包括若干個并行的電離層TEC單點預測模型;
所述預處理模塊,用于對收集的電離層電子濃度總含量數據、太陽指數數據和地磁指數數據進行預處理;
輸出模塊,用于將預處理后的前5天的電離層電子濃度總含量、太陽指數數據和地磁指數數據輸入預先訓練好的電離層TEC預測模型組,輸出第6天的電離層電子濃度總含量。
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