摘要
本发明属于卫星遥测技术领域,具体涉及一种适用于增强卫星互联网预测的多维预测方法,包括以下步骤:步骤1:选取遥感卫星,并选取一段时间,在这个时间段内隔一段时间获取一次卫星的遥感数据作为一个数据点,将获取的若干数据点按照时间顺序分为训练集、验证集和测试集;步骤2:对获取的卫星参数使用最小‑最大归一化公式进行归一化处理;步骤3:计算卫星参数之间的皮尔逊相关系数,用于衡量卫星参数之间的相关性;步骤4:将参数组合输入两层LSTM模型,LSTM模型对模型进行训练,两层LSTM模型中第一层含有64个记忆单元,第二层为隐含层,含有64个记单元。本发明能够极大地提高了卫星遥测数据预测的准确率。
技术关键词
LSTM模型
滑动窗口
皮尔逊相关系数
互联网
参数
卫星遥测数据预测
记忆单元
卫星遥测技术
卫星遥感数据
Adam算法
样本
偏差
神经网络模型
生成标签
变量
训练集
传播算法
系统为您推荐了相关专利信息
车辆环境信息
车辆状态信息
车辆状态参数
数据采集单元
传感器单元
金属基复合材料
预训练模型
性能预测模型
合金
性能预测方法
掩码矩阵
精炼器
泛化方法
输入模块
神经网络模型