摘要
本发明涉及电离层探测技术领域,特别涉及一种基于改进时空预测模型的全球电离层TEC预测方法及系统,通过获取目标时间段内全球电离层TEC格网数据及空间环境数据,所述空间环境数据包括地磁活动指数、太阳通量和磁暴环电流指数;将全球电离层TEC格网数据转换为热力图,并将热力图表示为多维张量;对多维张量和空间环境数据进行预处理,并将预处理后的多维张量和空间环境数据按预设时间间隔分组,得到样本训练集和样本测试集;利用样本训练集和样本测试集对预设神经网络模型进行训练调优,直至预设神经网络模型达到收敛条件,得到全球电离层TEC时空预测模型,所述预设神经网络模型采用SEResNet构建;利用全球电离层TEC时空预测模型对指定未来时间段内全球电离层TEC进行预测,得到指定未来时间段内全球电离层TEC。本发明利用神经网络实现电离层的预测并改正,能够提高全球电离层TEC的预测精度和实时性,具有较好的应用前景。
技术关键词
神经网络模型
地磁活动指数
时间段
格网
样本
数据转换模块
电离层探测技术
模型训练模块
网络学习空间
数据获取模块
数据处理模块
时序依赖关系
空间特征提取
热力图
输出模块
可读存储介质
太阳
注意力机制
预测系统
系统为您推荐了相关专利信息
触觉特征
视觉特征
机器人
输入输出模块
通信接口
图像标注方法
文字特征
文字提示信息
标记
编码特征
成像识别方法
权重特征
特征加权融合
融合特征
训练集
功放设备
全生命周期管理系统
音视频设备
风险评估模型
指数