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申请/专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要：本发明涉及电离层总电子含量预测技术领域，具体涉及一种基于ICEEMDAN与SSA‑LSTM组合模型的电离层TEC预测方法，首先，采用ICEEMDAN和样本熵方法对获取的电离层TEC原始数据进行“分解‑重构”生成高频、中频和低频分量；其次，将各分量分别划分为训练集和测试集并对其归一化处理，利用麻雀搜索算法优化LSTM模型超参数，训练基于LSTM网络的电离层TEC预测模型；最后，对各分量预测结果进行反归一化和整合，输出电离层TEC预测结果并评估模型性能。本发明利用ICEEMDAN和SSA‑LSTM组合模型方法充分考虑到电离层TEC数据自身具有非线性、非平稳性的特点，给模型训练提供了高质量的输入，提升了电离层TEC预测精度。
主权项：1.一种基于ICEEMDAN与SSA-LSTM组合模型的电离层TEC预测方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：获取电离层TEC原始数据；步骤2：通过ICEEMDAN和样本熵方法将电离层TEC原始数据进行分解及重构处理，生成高频、中频和低频TEC分量；步骤3：将高频、中频和低频TEC分量分别划分为训练集和测试集，并对训练集和测试集进行归一化处理；步骤4：利用麻雀搜索算法优化LSTM超参数；步骤5：构建LSTM神经网络模型并进行训练，分别对高频、中频和低频TEC分量进行预测且作反归一化处理；步骤6：使用叠加方法将各TEC分量预测结果进行整合，输出电离层TEC预测结果并评估模型性能。
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百度查询： 桂林电子科技大学 南宁桂电电子科技研究院有限公司 一种基于ICEEMDAN与SSA-LSTM组合模型的电离层TEC预测方法
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