摘要
本发明提供北斗电离层随机误差自相关模型建立及修正方法、设备,结合卷积神经网络、长短期记忆神经网络和注意力机制建立预测北斗电离层随机误差的深度学习神经网络模型,基于预测的北斗电离层随机误差,分别拟合北斗电离层随机误差的时间自相关性函数和北斗电离层随机误差的空间自相关性函数,建立北斗电离层随机误差自相关模型。本发明能够在不知道准确物理模型的条件下预测北斗电离层随机误差,为北斗电离层模型高精度预报和北斗电离层随机误差分析提供技术支持。
技术关键词
模型建立方法
深度学习神经网络模型
修正方法
支持高精度定位
注意力机制
非暂态计算机可读存储介质
处理器
回归方法
计算机程序产品
多项式
存储器
电子设备
数据
记忆
参数
指数
天气
物理
系统为您推荐了相关专利信息
时序分析模块
过滤模块
时间序列模型
推荐方法
时序神经网络
超文本标记语言
生成方法
大语言模型
注意力机制
生成测试用例
学生学习数据
大语言模型
生成系统
题库生成方法
监控模块
混合模块
命名实体识别方法
矩阵
动态
语义信息获取方法
多头注意力机制
数据预取方法
长短期记忆网络
预测误差
样本