基于交叉尺度Informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法

本发明公开了一种基于交叉尺度Informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法，属于陀螺仪技术领域。该方法先构建数据集进行预处理并搭建陀螺仪非对称误差预测模型，该模型将预处理后的数据输入交叉尺度注意力模块，以输出跨通道交互第一特征和跨通道交互第二特征，将跨通道交互第一特征输入Informer编码器中，再与跨通道交互第二特征进行融合，再与预处理后的陀螺谐振子运动轨迹参数进行点乘并输入到解码器中，最后经全连接层得到四个非对称误差的预测值。该方法通过设计交叉尺度Informer神经网络使陀螺仪非对称误差预测模型在处理长序列时保持较高的精度和稳定性，能够准确模拟陀螺仪在不同工作条件下的行为。