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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明涉及一种基于多元CNN‑LSTM模型的卫星钟差预报方法，包括：获取卫星钟差数据，并进行一次差分处理和归一化处理；将经一次差分和归一化处理后的卫星钟差数据划分为训练集和测试集；构建多元CNN‑LSTM模型并对模型参数进行初始化；采用训练集中的样本数据对多元CNN‑LSTM模型进行训练，当多元CNN‑LSTM模型满足早停标准时结束训练，保存训练好的模型；基于递归多步预报方法，生成多步预报值；对多元CNN‑LSTM模型输出的多步预报值进行反归一化和逆差分处理，生成预报的卫星钟差。
主权项：1.一种基于多元CNN-LSTM模型的卫星钟差预报方法，包括：步骤S1获取卫星钟差数据，并进行一次差分处理和归一化处理；步骤S2将经一次差分和归一化处理后的卫星钟差数据划分为训练集和测试集；步骤S3构建多元CNN-LSTM模型并对模型参数进行初始化，所述多元CNN-LSTM模型包括CNN网络结构和LSTM网络结构，其中所述CNN网络结构包括输入层、卷积层、激活函数、全连接层和输出层，所述LSTM网络结构包括输入门、遗忘门、记忆细胞和输出门；步骤S4采用训练集中的数据对多元CNN-LSTM模型进行训练，使用平均绝对误差损失函数来判断是否需要停止训练多元CNN-LSTM模型，所述平均绝对误差损失函数为： 其中表示损失值，yi表示第i历元的真实值，表示第i历元的预报值，N为输出值的数量；使用测试集中的数据计算损失值，当损失值不再变化或损失值上升时的次数达到预设值时停止训练，保存训练好的多元CNN-LSTM模型；步骤S5基于递归多步预报方法，生成多步预报值；步骤S6对多元CNN-LSTM模型输出的多步预报值进行反归一化和逆差分处理，生成预报的卫星钟差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于多元CNN-LSTM模型的卫星钟差预报方法
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