摘要
本发明涉及卫星导航与时间同步技术领域,尤其是一种卫星钟差预测方法和系统。本发明构建的构建卫星钟差预测模型对输入数据提取多尺度特征并进行序列分解,分解的季节项经过编码器和解码器进行自相关处理,编码器和解码器内部均对数据进行序列分解,解码器输出的季节项与每一次序列分解后的趋势项进行维度叠加后转化为钟差预测数据。本发明包含多次序列分解,采用渐进式分解架构逐级剥离噪声干扰,通过时间卷积操作提纯季节项中的趋势分量,并通过趋势项叠加利用了残差反馈机制优化趋势累加过程,从而显著提升了趋势提取的纯度,同时保持季节成分的相位完整性,使模型能够精确建模钟差数据的多尺度特征。
技术关键词
卫星钟差预测方法
解码器
序列
编码器
多尺度特征提取
卫星钟差数据
数据嵌入
时间同步技术
时间卷积网络
输入输出模块
更新模型参数
残差反馈
生成多尺度
预测系统
存储器
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
位点预测方法
理化特征
蛋白质二级结构
分层
三角剖分算法
集成神经网络
闪电预警方法
参数
训练神经网络模型
样本
监测预警方法
卷积模块
注意力机制
裂缝特征
图像分割