【摘 要】
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针对北斗某星辐射剂量探测数据缺失问题,提出了一种基于线性样条和CNN-LSTM神经网络模型的处理方法.在对数据特性分析的基础上,将原始数据分解为线性趋势项和季节波动项.对于线性趋势项,采用基于线性样条的缺失值处理方法;对于季节波动项,根据其时空变化特性,设计CNN和LSTM组合神经网络结构,完成季节波动项的缺失值处理.实验表明,相比于线性插值法和傅里叶变换插值方法,本文所提方法的插补值与真实值偏差更小,相关性更高.平均相对误差达到0.008,相关系数达到0.855.同时横向对比了本文所提组合神经网络模型和
【机 构】
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32035部队 西安 710600;国防科技大学气象海洋学院 长沙 410073;32035部队 西安 710600
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针对北斗某星辐射剂量探测数据缺失问题,提出了一种基于线性样条和CNN-LSTM神经网络模型的处理方法.在对数据特性分析的基础上,将原始数据分解为线性趋势项和季节波动项.对于线性趋势项,采用基于线性样条的缺失值处理方法;对于季节波动项,根据其时空变化特性,设计CNN和LSTM组合神经网络结构,完成季节波动项的缺失值处理.实验表明,相比于线性插值法和傅里叶变换插值方法,本文所提方法的插补值与真实值偏差更小,相关性更高.平均相对误差达到0.008,相关系数达到0.855.同时横向对比了本文所提组合神经网络模型和单一的LSTM和CNN网络模型的插补结果,同样本文方法表现出更好的一致性.研究结果表明,本文方法能够较好解决北斗数据连续缺失的问题,为后续基于北斗数据开展科学研究和业务应用奠定基础.
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