一种基于VMD与Elman神经网络的电离层预报方法
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摘要
本发明公开了一种基于VMD与Elman神经网络的电离层预报方法，利用变分模态分解法与Elman神经网络组合进行电离层TEC预报建模。本发明利用变分模态分解(VMD)与Elman神经网络组合进行电离层TEC预报建模。考虑到电离层TEC序列存在的非线性、非平稳性等特征，VMD算法在进行TEC原始序列预处理时能有效降低原始序列的复杂度且不发生模态混叠现象。与常用的EMD算法相比，VMD在数据预处理过程中能有效避免模态混叠现象的发生，滤波降噪性能更加优良。本发明引入VMD方法对电离层TEC序列进行分解，得到相应的本征模态分量(IMF)，为后续预测模型提供质量较高的输入值。
基本信息
专利标题 ：
一种基于VMD与Elman神经网络的电离层预报方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112231987A
申请号 ：
CN202011218421.3
公开（公告）日 ：
2021-01-15
申请日 ：
2020-11-04
授权号 ：
CN112231987B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
汤俊高鑫李垠健李长春
申请人 ：
华东交通大学
申请人地址 ：
江西省南昌市经济开发区双港东大街808号
代理机构 ：
西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
张燕
优先权 ：
CN202011218421.3
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/08 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2021-02-02 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20201104
申请日 : 20201104
2021-01-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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