由于电离层电子密度随时间变化,且空间分布不均匀,对不同频段的无线电波产生延缓和折射,因此电离层电子密度变化是影响短波通信、卫星通信、全球导航卫星系统和其他空间通信质量的一个主要因素,本文对全球电离层电子密度(Number of elec...由于电离层电子密度随时间变化,且空间分布不均匀,对不同频段的无线电波产生延缓和折射,因此电离层电子密度变化是影响短波通信、卫星通信、全球导航卫星系统和其他空间通信质量的一个主要因素,本文对全球电离层电子密度(Number of electron,Ne)的预测工作对短波通信设备三维射线实时追踪定位提供必要条件。本文采用国际电离层参考模型提供的2016年电离层Ne数据,根据数据的三维空间时间序列特征,搭建了自编码器和卷积长短期记忆(Convolutional Long Short-Term Memory Network,Conv LSTM)网络组成的网络结构,在不引入地球自转周期之外任何先验知识的条件下,对Ne数据进行深度学习并实现预测,首先通过实验对比了SGD、Adagrad、Adadelta、Adam、Adamax和Nadam六种优化算法的性能,又对比了三种预测策略的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE),1h-to-1h预测策略的全球平均RMSE为1.0 NEU(最大值的0.4%),1h-to-24h和24h-to-24h预测策略的全球平均RMSE为6.3 NEU(2.6%)。由实验结果得出以下结论,一是Nadam优化算法更适合电离层Ne的深度学习,二是1h预测策略的性能与之前类似的电离层TEC预测工作(RMSE高于1.5 TECU,最大值的1%)相比有竞争力,但预测时间太短且对数据的实时性要求较高,三是两种24h预测策略虽能实现长期预测但性能不理想,要实现三维空间时间序列的长期高精度预测需要进一步改善神经网络、模型结构和预测策略。展开更多
文摘准确预测台区的电力负荷,能够促使电力企业合理安排调度计划,保障台区电力安全和经济稳定运行。为了充分挖掘电力负荷数据的特征,提高预测的精度,提出一种基于自适应辛几何模态分解(adaptive symplectic geometry mode decomposition,ASGMD)、多元线性回归(multiple linear regression,MLR)和卷积长短时记忆(convolutional long short-term memory,CLSTM)网络的电力负荷预测方法。首先,应用ASGMD将台区负荷数据分解为弱相关和强相关两种分量;然后,利用MLR和CLSTM分别对上述两种分量分别进行预测;最后,组合各模型结果,得到最终负荷预测值。实例分析结果表明,所提模型较其他模型具有更高的预测准确度。
文摘由于电离层电子密度随时间变化,且空间分布不均匀,对不同频段的无线电波产生延缓和折射,因此电离层电子密度变化是影响短波通信、卫星通信、全球导航卫星系统和其他空间通信质量的一个主要因素,本文对全球电离层电子密度(Number of electron,Ne)的预测工作对短波通信设备三维射线实时追踪定位提供必要条件。本文采用国际电离层参考模型提供的2016年电离层Ne数据,根据数据的三维空间时间序列特征,搭建了自编码器和卷积长短期记忆(Convolutional Long Short-Term Memory Network,Conv LSTM)网络组成的网络结构,在不引入地球自转周期之外任何先验知识的条件下,对Ne数据进行深度学习并实现预测,首先通过实验对比了SGD、Adagrad、Adadelta、Adam、Adamax和Nadam六种优化算法的性能,又对比了三种预测策略的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE),1h-to-1h预测策略的全球平均RMSE为1.0 NEU(最大值的0.4%),1h-to-24h和24h-to-24h预测策略的全球平均RMSE为6.3 NEU(2.6%)。由实验结果得出以下结论,一是Nadam优化算法更适合电离层Ne的深度学习,二是1h预测策略的性能与之前类似的电离层TEC预测工作(RMSE高于1.5 TECU,最大值的1%)相比有竞争力,但预测时间太短且对数据的实时性要求较高,三是两种24h预测策略虽能实现长期预测但性能不理想,要实现三维空间时间序列的长期高精度预测需要进一步改善神经网络、模型结构和预测策略。
