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国内刊号:11-2422/TN
国际刊号:1001-506X
发布日期:
作者:夏青, 邱实, 刘新颖, 刘明, 郭金生, 林晓辉
单位:1. 哈尔滨工业大学航天学院, 黑龙江 哈尔滨 150001;2. 北京卫星环境工程研究所, 北京 100094
关键词:温度预测,遥测数据,时序数据预测
针对传统卫星温度预测方法在预测精度和鲁棒性方面表现不佳,难以满足高维度耦合数据预测需求的问题,提出一种针对卫星温度遥测数据的多元时序数据预测模型——改进的时间序列处理模块(advanced time series processing module, ATSPM)-Net。首先,构建了包含一维卷积和门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)的ATSPM,以对高度耦合的遥测数据中的时间依赖关系进行多尺度提取。接着,设计了多元时序数据预测模型ATSPM-Net。通过堆叠ATSPM,ATSPM-Net确保模型的灵活感受野,从而实现高准确率和鲁棒性的遥测数据预测。最后,在5个数据集上进行的数值实验结果表明,相较于其他类型的时序数据预测模型,ATSPM-Net在参数量较少的情况下能展现出更优异的温度预测性能。
来源:2024年第5期
《系统工程与电子技术》期刊编辑部
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