基于深度神经网络的地球空间辐射带环境建模和计算方法

本发明公开了一种基于深度神经网络的地球空间辐射带环境建模和计算方法，属于地球空间辐射环境仿真建模领域，该方法包括以下步骤：载入地球辐射带环境数据，基于所述地球辐射带环境数据构建通量强度训练数据和通量分布训练数据；搭建回归预测网络和二分类网络，基于所述通量强度训练数据优化所述回归预测网络并基于所述通量分布训练数据优化所述二分类网络得到辐射带离子通量强度模型和辐射带通量分布模型；用户输入任务发射信息，基于所述任务发射信息构建输入张量；将所述输入张量输入所述辐射带离子通量强度模型和辐射带通量分布模型得到两个预测张量；基于两个所述预测张量得到地球辐射带环境粒子能谱数据。