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申请/专利权人：武汉大学
摘要：一种信源驱动集成网络GNSS序列预测方法及装置，包括获取GNSS测站的坐标时间序列观测值、其他环境负载数据，采用对应量纲排列得到相应序列；构建用于处理多源数据输入的多轨同步滑动窗口，将同步滑动窗口并行排列组合形成多轨数据源，同步滑动窗口分为上层滑动窗口和下层滑动窗口，上层滑动窗口分为前置滑动窗口和后置滑动窗口；将若干种环境负载数据与GNSS坐标时间序列同时作为数据源输入，经过多轨同步滑动窗口进行预处理，选择LSTM和DSANN作为基网络，采用Bagging，Boosting，Stacking三种方式作为加权策略，耦合对比最终输出GNSS序列预测最优结果。本发明首次提出多轨同步滑动窗口数据处理和集成两种神经网络加权应用于GNSS时间序列预测中，有效提高GNSS台站时间序列预测准确率。
主权项：1.一种信源驱动集成网络GNSS序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取GNSS测站的坐标时间序列观测值，按照时间顺序采用统一量纲进行排列，得到相应序列，记m是序列的总长度；获取其他环境负载数据，采用对应量纲排列，得到相应序列；记共t种数据源，各种数据源相应序列长度都为m；构建用于处理多源数据输入的多轨同步滑动窗口，所述多轨同步滑动窗口，将同步滑动窗口并行排列组合形成多轨数据源，t即为多轨数，其中同步滑动窗口分为上层滑动窗口和下层滑动窗口，上层滑动窗口分为前置滑动窗口和后置滑动窗口，其中，下层滑动窗口长度α长度代表单次能够获得的子序列长度，上层前置窗口长度β表示单次获得的子序列有用长度，上层后置窗口长度γ＝a-β表示要预测的长度，用0进行替换；同步滑动窗口每次往后滑动一步，最终形成的完整子序列长度p满足p＝m-a+1；将若干种环境负载数据作为补充数据与GNSS坐标时间序列同时作为数据源输入，然后经过多轨同步滑动窗口进行预处理，选择长短期记忆网络LSTM和深度自注意力网络DSANN作为基网络，采用Bagging，Boosting，Stacking三种方式作为加权策略，耦合两种神经网络结果，对比三种策略的预测结果，最终输出GNSS序列预测最优结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 信源驱动集成网络GNSS序列预测方法及装置
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