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公开(公告)号:CN114415488B
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202111669072.1
申请日:2021-12-31
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
IPC: G04F5/14 , G04D7/00 , G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种原子钟钟差数据异常检测及修正方法和系统,该方法包括:确定原子钟组中的主钟作为计数器的参考信号,其中,所述主钟的稳定性优于所述原子钟组除所述主钟之外的其他原子钟;根据所述计数器循环采集所述主钟与所述其他原子钟的时差,得到所述原子钟组各原子钟的原始钟差数据;根据所述原始钟差数据的变动规律将所述原始钟差数据分为多个部分;根据所述多个部分建立原子钟钟差数据模型,其中,所述模型用于指示原子钟钟差数据的变化趋势;根据所述原子钟钟差数据模型判断实际原子钟钟差数据中是否存在异常数据。通过本申请解决了现有技术中并没有很好的间接探测法的问题,从而实现其异常数据的检测及修正。
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公开(公告)号:CN111143989B
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN201911353500.2
申请日:2019-12-25
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
IPC: G06F30/20 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F111/10
Abstract: 本方案提供了一种频率调整量计算方法,该方法的步骤包括:基于根据灰色模型原理预先构建的历史时差序列模型,利用径向基神经网络预测灰色模型,对时差的误差进行预测,获得时差预测序列;对所述时差预测序列进行处理,获得频率调整量。该方法中基于灰色理论和径向基神经网络建立组合模型,结合各自的优点,实现备钟原子钟的钟差预测。
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公开(公告)号:CN116720621A
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202310685699.9
申请日:2023-06-09
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
IPC: G06Q10/04 , G06F9/54 , G06F11/14 , G06F16/2455 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开一种在线学习的原子钟钟差预测方法及系统。在一具体实施方式中,该方法包括利用原始钟差数据生成离线训练集并训练预测模型的初始权重;利用钟差采集设备和Kafka将所述原始钟差数据发送到Kafka的消息队列;利用Flink消费当前时间窗口的所述原始钟差数据并输入所述预测模型进行在线训练生成预测值;消费下一时间窗口的所述原始钟差数据,并计算所述预测值与所述下一时间窗口的所述原始钟差数据的偏离程度及更新权重;将所述预测值与更新后的权重分别存入所述Kafka作为备份数据。该实施方式有效解决在原子钟状态发生改变时,实时地生产钟差预测结果的问题;并及时进行预测模型权重参数的更新,必要时能够回滚预测权重。
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