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公开(公告)号:CN115964923A
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202211473952.6
申请日:2022-11-23
Applicant: 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
IPC: G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD‑PSO‑LSTM的临近空间80‑100km大气风速预报的建模方法,包括如下步骤:步骤1,风速数据预处理:步骤2,变分模态分解:步骤3,数据集构建:步骤4,采用PSO算法优化LSTM神经网络模型的参数:步骤5,IMF预测重构。本发明所公开的建模方法,采用变分模态分解算法(VMD)分解原始风速序列,该方法可以降低序列非平稳特性对预测结果产生的影响,提高模型预测性能。采用粒子群优化算法(PSO)的LSTM神经网络建模方法可以在参数空间内快速寻找最优参数组合。
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公开(公告)号:CN116106907A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202310020038.4
申请日:2023-01-06
Applicant: 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
Abstract: 本发明公开了一种流星雷达大气风场误差评估方法,包括如下步骤:步骤1,两台流星雷达流星回波选取:步骤2,分别读取两台流星雷达在各高度流星数:步骤3,两台流星雷达分别在各高度反演风速:步骤4,两台流星雷达分别在各高度反演风速相关系数计算及与观测流星数的关系分析:步骤5,两台流星雷达分别在各高度反演风速相对系统误差获取:步骤6,两台流星雷达分别在各高度反演风速随机误差获取。本发明所公开的流星雷达大气风场误差评估方法,能够初步得到流星雷达反演风场的误差,为临近空间环境准确认知与数据同化预报技术研究提供了必需的数据误差信息。
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