【摘 要】
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针对现有卫星观测任务可调度性预测模型难以建模长时间间隔的观测任务依赖关系的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)的卫星对地观测任务可调度性预测模型.该模型以卫星历史规划方案作为学习样本,能够以较低计算代价较高准确率地预测出对地观测任务集合中可以被响应的子集.该模型首先通过多层全连接感知机神经网络提取任务属性间的关联关
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61806211,U19A2058),湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ4103)。
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针对现有卫星观测任务可调度性预测模型难以建模长时间间隔的观测任务依赖关系的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)的卫星对地观测任务可调度性预测模型.该模型以卫星历史规划方案作为学习样本,能够以较低计算代价较高准确率地预测出对地观测任务集合中可以被响应的子集.该模型首先通过多层全连接感知机神经网络提取任务属性间的关联关系,然后采用多组多层双向门控循环单元组成的循环神经网络提取观测任务与其前驱及后继观测任务序列的潜在时序特
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