基于一维CNN的电磁耦合响应波形预测方法

本发明公开一种基于一维CNN的电磁耦合响应波形预测方法，分析并采样构建线缆电磁辐射响应预测数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；构建CNN‑LSTM模型，其中一维卷积神经网络CNN 1d编码信号的序列信息，并提取信号的局部特征，随后长短时记忆网络LSTM学习信号的时序关系，最后全连接层进行预测输出；利用训练集对模型进行训练，用验证集对训练后的模型进行验证；将模型预测的波形与全波仿真得到的波形进行比较，获得线缆电磁辐射响应预测模型；将测试集输入到训练好的线缆电磁辐射响应预测模型进行预测，对模型参数进行进一步调整。本发明能更实际地反映电磁辐照下线束响应波形的快速预测，节省计算时间，便于工程应用。