基于EMD算法與LSTM網(wǎng)絡(luò)的GEO高能電子通量預(yù)報(bào)
發(fā)布時(shí)間:2024-04-01 00:43
磁暴的恢復(fù)相期間,大量相對(duì)論(高能)電子從磁層的外輻射帶滲透到地球同步軌道(Geosynchronous Orbit,GEO),其中>2MeV的高能電子能夠穿透衛(wèi)星表面并聚積在材料內(nèi)部,導(dǎo)致衛(wèi)星無法正常運(yùn)行或完全損壞。由于太陽風(fēng)的外部擠壓,磁暴期間的高能電子變化十分劇烈,高能電子通量數(shù)據(jù)序列的非平穩(wěn)與非線性特征十分明顯,給準(zhǔn)確預(yù)報(bào)帶來非常大的困難。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法能夠較好地處理高能電子通量數(shù)據(jù)序列的非平穩(wěn)問題。高能電子通量在磁暴的恢復(fù)相期間通常會(huì)有明顯的增強(qiáng),有時(shí)突然增加3-4個(gè)量級(jí)。現(xiàn)有的大部分預(yù)報(bào)模型難以較為準(zhǔn)確地刻畫高能電子通量突然增強(qiáng)的事件。這里引入長短時(shí)記憶(Long Short Term Memory,LSTM)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)高能電子通量,該算法更容易捕捉數(shù)據(jù)集中的非線性關(guān)系并可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)序列中的有用信息對(duì)高能電子通量進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)。結(jié)合EMD算法與LSTM網(wǎng)絡(luò)對(duì)GEO高能電子通量進(jìn)行組合預(yù)報(bào),以2001-2009年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,2010-2013年的數(shù)據(jù)作為測試集,預(yù)報(bào)后一天的GE...
【文章頁數(shù)】:51 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 前言
1.1 研究背景和意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.3 預(yù)報(bào)因子的選擇
1.4 本文預(yù)報(bào)結(jié)果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
1.5 本文的主要工作和內(nèi)容安排
第二章 基于EMD算法的高能電子通量預(yù)報(bào)
2.1 引言
2.2 卡爾曼濾波算法
2.3 基于EMD算法的預(yù)報(bào)模型
2.4 基于EMD算法的預(yù)報(bào)結(jié)果
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于EMD算法與LSTM網(wǎng)絡(luò)的高能電子通量預(yù)報(bào)
3.1 引言
3.2 LSTM網(wǎng)絡(luò)
3.3 EMD-LSTM預(yù)報(bào)模型
3.4 EMD-LSTM模型預(yù)報(bào)結(jié)果分析
3.5 本章小結(jié)
第四章 結(jié)論與展望
4.1 結(jié)論
4.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介
本文編號(hào):3944745
【文章頁數(shù)】:51 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 前言
1.1 研究背景和意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.3 預(yù)報(bào)因子的選擇
1.4 本文預(yù)報(bào)結(jié)果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
1.5 本文的主要工作和內(nèi)容安排
第二章 基于EMD算法的高能電子通量預(yù)報(bào)
2.1 引言
2.2 卡爾曼濾波算法
2.3 基于EMD算法的預(yù)報(bào)模型
2.4 基于EMD算法的預(yù)報(bào)結(jié)果
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于EMD算法與LSTM網(wǎng)絡(luò)的高能電子通量預(yù)報(bào)
3.1 引言
3.2 LSTM網(wǎng)絡(luò)
3.3 EMD-LSTM預(yù)報(bào)模型
3.4 EMD-LSTM模型預(yù)報(bào)結(jié)果分析
3.5 本章小結(jié)
第四章 結(jié)論與展望
4.1 結(jié)論
4.2 展望
參考文獻(xiàn)
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