变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法技术

本发明专利技术公开了一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法，采用变分模态分解方法对TEC历史数据进行分解，获取不同频段的信息，简化原始序列的复杂度；然后，将分解的各个子序列通过BiGRU进行双向学习，提取内部时间变化规律，以捕捉数据内部的时间变化特征，并且应用注意力机制，根据隐藏状态中各时间节点对预测结果的贡献，为BiGRU输出赋予不同权重，强化关键时间点的信息对预测模型的影响；最后，通过线性计算成功预测下一时刻电离层参数的输出值，提升模型的整体预测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电离层研究与应用，具体涉及一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法。

技术介绍

1、北斗导航卫星定位系统通过测量卫星信号传播时间来确定接收器的位置，信号在传输过程中受到电离层变化的影响，导致信号的折射，从而影响信号的传播路径和时间。电离层延迟是定位精度主要误差源之一，因电离层延迟导致的距离误差通常是由电离层参数总电子含量(total electron content，tec)与代表信号频率及地球几何关系的常数乘积所表示；tec是影响卫星导航系统定位精度的一个主要因素。针对这种误差，通常只能获取到历史数据，为了减少延迟误差对定位精度的影响，需要对未来时刻的误差进行准确预测和校正，以提高导航系统的定位精度。

2、因此，对电离层的研究具有重要的理论意义，对空间天气预报、通信以及导航等多个领域都具有实际应用价值。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法，需通过数学建模和算法优化，基于历史数据，结合实时观测数据，对未来时刻本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法，其特征在于：所述步骤1)的具体步骤为：

3.根据权利要求2所述的一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法，其特征在于：将数据缩放到给定的最小值和最大值分别为0和1。

4.根据权利要求1所述的一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法，其特征在于：所述步骤2)的具体步骤如下：

5.根据权利要求1所述的一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方...

【技术特征摘要】

1.一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法，其特征在于：所述步骤1)的具体步骤为：

3.根据权利要求2所述的一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法，其特征在于：将数据缩放到给定的最小值和最大值分别为0和1。

4.根据权利要求1所述的一种变分模态分解增强的门控注意力双向循环电离层预测方法，其特征在于：所述步骤2)的具体步骤如下：

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【专利技术属性】
技术研发人员：杨静泊，陈亦寒，郭燕娜，黄敏，周铮，李薛勇，
申请(专利权)人：无锡广盈集团有限公司，
类型：发明
国别省市：