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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于分解预测和误差修正的车联网信道预测方法，首先利用变分模态分解将信道数据分解为若干个子分量，然后对每个子分量建立基于双向门控循环神经网络的预测模型，将每个子分量的预测结果继续叠加得到初步预测结果，接下来计算出子分量的预测差值，通过误差修正方法对子分量的预测误差进行处理、并得到误差预测结果，最后将初步预测结果和误差预测结果叠加完成预测。本基于分解预测和误差修正的车联网信道预测方法能够解决现有车辆网信道预测技术存在的信道建模中数据不足、预测过程中长期误差累计的问题，实现较高的车联网信道预测精确度，进而便于更好地优化车联网通信系统的性能。
主权项：1.一种基于分解预测和误差修正的车联网信道预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：Step1，采集车联网信道数据后对采集的车联网信道数据进行归一化处理；Step2，通过VMD将归一化后的车联网信道数据分解成多个具有不同中心频率的固有模态分量的子分量；Step3，对于车联网信道子分量数据y＝[f1,f2,...,fn]，其中fi为第i个时刻的数据，将每个子分量划分为训练集和测试集，针对信道预测的优化问题分别建立基于BiGRU模型的信道预测模型、并完成每个子分量的预测结果，将每个子分量的预测结果进行叠加得到初步预测结果Step4，计算子分量的预测差值，通过误差修正方法对子分量的预测误差进行处理，得到误差预测结果Step5，将初步预测结果和误差预测结果进行叠加获得最终车联网信道预测结果如下： 式中：为车联网信道最终预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于分解预测和误差修正的车联网信道预测方法
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