10.3969/j.issn.1672-9730.2019.11.019
基于LSTM单特征输入的短波可用预测研究
短波通信频率是随着电离层变化的非线性时间序列,利用长短期记忆人工神经网络(LSTM)模型对时间序列的非线性关系处理的突出优势,将短波远程通信中两点间的可用频率作为单特征输入,通过时间序列的非线性运算预测未来的可用频率.介绍几种时间序列算法,在Python平台上的建模仿真,得出相应算法的预测结果,并对预测结果进行对比分析,最终得出运行时间较快,效果最好的长短期记忆人工神经网络LSTM模型更适用于两点间短波最高可用频率的预测,对远程短波通信保障具有重要意义.
最高可用频率、LSTM、非线性时间序列
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TN929
国家社会科学基金项目15GJ003-208
2019-12-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
76-78,88