基于LSTM单特征输入的短波可用预测研究
尚教凯1
张海勇1
徐池1
徐铭2
1.海军大连舰艇学院信息系统系 大连 1160182.大连长兴岛经济区中小学素质教育实践基地 大连 116317
摘要：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.
关键词：最高可用频率LSTM非线性时间序列
分类号：TN929(无线通信)
资助基金：国家社会科学基金(15GJ003-208)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 76-78,88 )
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