发明专利已授权

一种基于VMD与Elman神经网络的电离层预报方法

📄 申请号：CN202011218421.3 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2020-11-04

公开号

CN112231987B

公开日

2022-05-17

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06N3_08 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

变分模态分解变分模态分解 Elman神经网络时间序列预测

应用场景

卫星导航, 无线通信, 空间天气预警, 航空航天

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于VR设备的多人体验控制方法、装置及可读存储介质

当前第 / 件

一种多功能体育体能下肢力量训练设备

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

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