基于模型剪枝的卫星物理场预测方法

本发明公开了一种基于模型剪枝的卫星物理场预测方法，包括获取卫星物理场数据，将所获取的卫星物理场数据划分为训练数据集与测试数据集；选取任意深度神经网络模型，利用训练数据集训练所选取的深度神经网络模型；建立损失函数，利用损失函数更新深度神经网络模型的参数，得到更新参数后的深度神经网络模型；采用全局剪枝方法对更新参数后的深神经网络模型进行修剪，得到修剪后的深度神经网络模型；采用低学习率对修剪后的深度神经网络模型进行微调，在预设的训练周期下对修剪后的深度神经网络模型进行微调后得到微调后的深度神经网络模型，利用微调后的深度神经网络模型对卫星物理场进行预测。采用本发明的方法能够实现卫星物理场物理量的预测。