一种基于集成深度学习方法的电离层总电子含量预测方法.pdfVIP

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2023-11-01 发布于四川
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一种基于集成深度学习方法的电离层总电子含量预测方法.pdf

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本发明提供一种基于集成深度学习方法的电离层总电子含量预测方法，获取数据特征一；基于数据特征一和XGBoost模型进行预测得到初级预测结果一；将所述初级预测结果一和所述数据特征一组成数据特征二，通过LightGBM模型预测得到预测结果二；基于数据特征一通过CNN‑LSTM模型预测得到预测结果三；基于所述预测结果二和预测结果三，通过线性回归模型对两者进行权重分配，得到最终的预测结果。本发明使用含有初级和次级预测器的集成模型，通过集成模型可以将不同预测模型的预测结果进行有效整合，提升最终预测结果的精度

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116975643 A (43)申请公布日 2023.10.31 (21)申请号 202310988256.7 (22)申请日 2023.08.07 (71)申请人北京航空航天大学地址 1001