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申请/专利权人：中国地质大学(武汉);武汉纺织大学
摘要：本发明涉及一种基于LFA‑BiLSTM模型的星载原子钟差短期预报方法，包括：构建BiLSTM模型并对BiLSTM模型的参数进行初始化，获取训练样本对BiLSTM模型进行预训练，得到预训练后的BiLSTM模型的参数；BiLSTM模型的输入为钟差序列，输出为钟差预报值；对参数进行编码后，以各个萤火虫个体表示各个参数，以正则化均方根误差作为适应度函数，基于莱维飞行算法根据适应度值迭代更新各个萤火虫个体的位置，获取满足停止迭代条件时的参数；对BiLSTM模型的参数进行更新得到LFA‑BiLSTM模型，基于LFA‑BiLSTM模型进行星载原子钟差短期预报，用改进后的萤火虫算法优化双向长短记忆神经网络建立LFA‑BiLSTM模型，具有较高的精度和稳定性，具有较大的应用价值。
主权项：1.一种基于LFA-BiLSTM模型的星载原子钟差短期预报方法，其特征在于，所述预报方法包括：步骤1，构建BiLSTM模型并对所述BiLSTM模型的参数进行初始化，获取训练样本对所述BiLSTM模型进行预训练，得到预训练后的所述BiLSTM模型的参数；所述BiLSTM模型的输入为钟差序列，输出为钟差预报值；所述参数包括：学习率、正则化系数、训练次数与批次、隐藏层神经元数量与层数；步骤2，对所述参数进行编码后，以各个萤火虫个体表示各个所述参数，以正则化均方根误差作为适应度函数，基于莱维飞行算法根据适应度值迭代更新各个萤火虫个体的位置，获取满足停止迭代条件时的所述参数；步骤3，基于步骤2得到的所述参数对所述BiLSTM模型的参数进行更新得到LFA-BiLSTM模型，基于所述LFA-BiLSTM模型进行星载原子钟差短期预报。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 武汉纺织大学 一种基于LFA-BiLSTM模型的星载原子钟差短期预报方法
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