CN111797573A - 一种基于深度学习技术的电离层电子浓度总含量时序预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于深度学习技术的电离层电子浓度总含量时序预测方法，包括求电离层垂直传输延迟值、计算GPS相位平滑伪距、转化垂直方向的电子浓度总含量VTEC、EEMD分解、模型构建、模型训练、模型预测、模型测试结果以及不同模型的精度分析的步骤；本发明涉及的电离层电子浓度总含量时序预测方法更加科学合理，通过利用电离层时变性对半变异函数进行了优化，构建了灵活可调的半变异函数，充分有效利用了电离层VTEC在时间域上的结构变化和空间域上的相关性、结构性与变异性特征，基于此实现了电离层VTEC克里金空间优化实时建模，规避了函数模型的弊端，较好的实现了电离层电子浓度总含量GPS、TEC的时序预测。
Description
技术领域
本发明涉及电离层领域，具体为一种基于深度学习技术的电离层电子浓度总含量时序预测方法。
背景技术
地球大气的一个电离层，由于太阳辐射和地球以外各种射线的电离作用，距地球表面60千米以上的整个地球大气层都处于完全电离或是部分电离的状态，磁层是完全电离的区域，而电离层则是部分电离的大气区域，电离层的特性可以由一些基本参数来表示，主要的参数有电子密度、电子温度、离子密度、离子温度等，电离层各个高度上的大气成分、大气密度等因素都会使电子密度发生变化，电子密度也是随电离层的高度而发生变化的，在60公里以上的区域，电子密度先是随着电离层高度的升高而增加，当到达某个最大值的时候，又随着电离层的高度增加而减少，根据电离层中不同电子密度最大值所在区域的高度不同，各层的临界频率是和该层的最大电子浓度相对应的，即反映了该层最大电子密度的变化情况。
由于电离层受太阳与地磁活动以及中性风等外部综合效应的影响，使其具有空间相关性、变异性且随机变化的特性，自然因素和认为因素都会引起电离层的扰动，地球磁场会严重影响电离层的状态，另外，磁暴和太阳耀斑等活动也会引起电离层暴，影响电离层的各个参数，因此需要对电离层电子浓度总含量时序进行预测，为此，我们提出一种基于深度学习技术的电离层电子浓度总含量时序预测方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度学习技术的电离层电子浓度总含量时序预测方法，以解决背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习技术的电离层电子浓度总含量时序预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：根据GNSS基准站的原始观测数据包括的伪距观测量和载波相位观测量，计算GNSS基准站在卫星视线方向上的电离层电子浓度总含量的信息；
S2：通过卫星导航接收机接收广域增强信息，获得电离层格网点排序信息及其相应的电离层垂直传输延迟值；
S3：探测并修复GPS周跳，并计算GPS相位平滑伪距；
S4：计算通信链路的路径中间点的加权电离层垂直传输延迟值，将加权电离层垂直传输延迟值转换为电离层电子浓度总含量值TEC；
S5：EEMD分解：选区高斯白噪声0.2倍标准差，加入到TEC时间序列中，对复合序列进行100次EMD分解得到一系列不同频率且特征单一的IMF分量；
S6：将卫星视线方向LOS的电离层TEC(STEC)转化为垂直方向的电子浓度总含量VTEC，转化公式为：STEC＝VTEC·F(Z)；
S7：在卫星导航接收机上输入电离层电子浓度总含量值TEC，将输入的电离层电子浓度总含量值TEC时间序列，通过经验模态分解算法进行多时间尺度分解，得到n个本征模态函数分量和一个趋势分量，其中n为大于1的自然数；
S8：模型构建：使用的数据包括电离层TEC、太阳活动指数F1Q.7、地磁活动指数ap、太阳风速度up和行星际磁场南向分量，数据时间范围为1990-2016年，取2001和2015年的数据作为测试数据集，测试年份的太阳活动性和地磁扰动情况；
S9：模型训练：设模型的输入X经过隐藏层计算后的输出为P＝{P1，P2，…，PL}，Pp＝GRUforward(Xp，Cp-1，Hp-1)，其中Cp-1和Hp-1分别表示上一时刻GRU神经元的状态和输出，Xp表示当前时刻的输入，GRUforward表示GRU神经元的更新公式，将loss函数最小作为模型优化目标，应用Adma优化算法不断更新网络权重，得到最终的GRU模型；
S10：模型预测：利用训练好的模型(记为GRUnet)采用迭代的方法进行预测，将训练集最后一组数据输入GRUnet得到输出结果为:Pf＝GRUnet(Yf)＝{pm－L+2}，将新序列输入到模型中则可获取m+2时刻的预测值pm+2，依次计算得到预测序列，反标准化则可得到最终的预测结果；
S11：模型测试结果：定义AP指数低于20时为地磁平静，考虑地磁扰动对电离层有持续影响，若地磁活动水平连续三天均平静，则为电离层宁静期，即当日和前两日AP指数均低于20，否则为电离层扰动期，分别计算模型预测扰动期和宁静期TEC的RMSE，并且为了更直观评估模型对电离层暴的预测结果，计算电离层TEC相对于其27天(前后各13天)滑动中值的相对偏差；
S12：不同模型的精度分析：为了验证LSTM模型的预报精度，采用BPNN模型和RNN模型进行对比分析。以预测拟合电离层TEC值图形与计算误差的形式来实证其差异。
优选的，所述S6中投影函数Z为测站接收机处卫星天顶距；Z′为穿刺点处卫星天顶距；Re为地球半径；Rr为测站接收机到地心的距离；Hion为电离层薄层高度；α＝0.9782为比例因子。
优选的，所述S4中的电离层电子浓度总含量值TEC时间序列，在进行多时间尺度分解之前采用Z-SCORE标准化方法进行数据的标准化处理。
优选的，所述S9中对得到的各分量和趋势项进行标准化建立LSTM模型,激活函数为线性函数，优化器为Adma算法，目标函数为均方差。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明涉及的电离层电子浓度总含量时序预测方法更加科学合理，通过求平均值，求电离层格网点排序信息及其相应的电离层垂直传输延迟值的操作达到数据平滑，通过利用电离层时变性对半变异函数进行了优化，构建了灵活可调的半变异函数，充分有效利用了电离层VTEC在时间域上的结构变化和空间域上的相关性、结构性与变异性特征，基于此实现了电离层VTEC克里金空间优化实时建模，规避了函数模型的弊端，较好的实现了电离层电子浓度总含量GPS、TEC的时序预测。
附图说明
图1为2001和2015年F1Q.7指数及ap指数的变化示意图；
图2为RNN、LSTM、BPNN 3种模型的预报结果对比图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图2，本发明提供一种技术方案：一种基于深度学习技术的电离层电子浓度总含量时序预测方法，包括以下步骤：
S1：根据GNSS基准站的原始观测数据包括的伪距观测量和载波相位观测量，计算GNSS基准站在卫星视线方向上的电离层电子浓度总含量的信息；
S2：通过卫星导航接收机接收广域增强信息，获得电离层格网点排序信息及其相应的电离层垂直传输延迟值；
S3：探测并修复GPS周跳，并计算GPS相位平滑伪距；
S4：计算通信链路的路径中间点的加权电离层垂直传输延迟值，将加权电离层垂直传输延迟值转换为电离层电子浓度总含量值TEC；
S5：EEMD分解：选区高斯白噪声0.2倍标准差，加入到TEC时间序列中，对复合序列进行100次EMD分解得到一系列不同频率且特征单一的IMF分量；
S6：将卫星视线方向LOS的电离层TEC(STEC)转化为垂直方向的电子浓度总含量VTEC，转化公式为：STEC＝VTEC·F(Z)；
S7：在卫星导航接收机上输入电离层电子浓度总含量值TEC，将输入的电离层电子浓度总含量值TEC时间序列，通过经验模态分解算法进行多时间尺度分解，得到n个本征模态函数分量和一个趋势分量，其中n为大于1的自然数；
S8：模型构建：使用的数据包括电离层TEC、太阳活动指数F1Q.7、地磁活动指数ap、太阳风速度up和行星际磁场南向分量，数据时间范围为1990-2016年，取2001和2015年的数据作为测试数据集，测试年份的太阳活动性和地磁扰动情况如图1所示；图1为2001和2015年F1Q.7指数及ap指数的变化示意图；
S9：模型训练：设模型的输入X经过隐藏层计算后的输出为P＝{P1，P2，…，PL}，Pp＝GRUforward(Xp，Cp-1，Hp-1)，其中Cp-1和Hp-1分别表示上一时刻GRU神经元的状态和输出，Xp表示当前时刻的输入，GRUforward表示GRU神经元的更新公式，将loss函数最小作为模型优化目标，应用Adma优化算法不断更新网络权重，得到最终的GRU模型；
S10：模型预测：利用训练好的模型(记为GRUnet)采用迭代的方法进行预测，将训练集最后一组数据输入GRUnet得到输出结果为:Pf＝GRUnet(Yf)＝{pm－L+2}，将新序列输入到模型中则可获取m+2时刻的预测值pm+2，依次计算得到预测序列，反标准化则可得到最终的预测结果；
S11：模型测试结果：定义AP指数低于20时为地磁平静，考虑地磁扰动对电离层有持续影响，若地磁活动水平连续三天均平静，则为电离层宁静期，即当日和前两日AP指数均低于20，否则为电离层扰动期，分别计算模型预测扰动期和宁静期TEC的RMSE，并且为了更直观评估模型对电离层暴的预测结果，计算电离层TEC相对于其27天(前后各13天)滑动中值的相对偏差；
S12：不同模型的精度分析：为了验证LSTM模型的预报精度，采用BPNN模型和RNN模型进行对比分析。以预测拟合电离层TEC值图形与计算误差的形式来实证其差异；图2为RNN、LSTM、BPNN 3种模型的预报结果对比图；其中横坐标为预测历元的个数，1h为一个历元；纵坐标表示TEC值(以TECu个数计)；由图2可以看出相较于其他模型LSTM模型的预测结果明显优于RNN模型和BPNN模型，能够更好的拟合IGS中心提供的TEC值，误差更小；计算不同模型在不同纬度预测结果的性能可以看出LSTM模型的MAD和RMSE的值是上述模型中最小的，即LSTM模型的预测误差比BPNN、RNN模型都小，预测精度更高，同时LSTM模型的预报精度在不同纬度地区的略有差异，低纬度和高纬度地区预报结果的平均绝对百分比误差明显高于高纬度地区，这是由于在不同纬度地区TEC值含量有很大不同所导致的；
S6中投影函数Z为测站接收机处卫星天顶距；Z′为穿刺点处卫星天顶距；Re为地球半径；Rr为测站接收机到地心的距离；Hion为电离层薄层高度；α＝0.9782为比例因子。
S4中的电离层电子浓度总含量值TEC时间序列，在进行多时间尺度分解之前采用Z-SCORE标准化方法进行数据的标准化处理。
S9中对得到的各分量和趋势项进行标准化建立LSTM模型,激活函数为线性函数，优化器为Adma算法，目标函数为均方差。
本发明涉及的电离层电子浓度总含量时序预测方法更加科学合理，通过求平均值，求电离层格网点排序信息及其相应的电离层垂直传输延迟值的操作达到数据平滑，通过利用电离层时变性对半变异函数进行了优化，构建了灵活可调的半变异函数，充分有效利用了电离层VTEC在时间域上的结构变化和空间域上的相关性、结构性与变异性特征，基于此实现了电离层VTEC克里金空间优化实时建模，规避了函数模型的弊端，较好的实现了电离层电子浓度总含量GPS、TEC的时序预测。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (4)
1.一种基于深度学习技术的电离层电子浓度总含量时序预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：根据GNSS基准站的原始观测数据包括的伪距观测量和载波相位观测量，计算GNSS基准站在卫星视线方向上的电离层电子浓度总含量的信息；
S2：通过卫星导航接收机接收广域增强信息，获得电离层格网点排序信息及其相应的电离层垂直传输延迟值；
S3：探测并修复GPS周跳，并计算GPS相位平滑伪距；
S4：计算通信链路的路径中间点的加权电离层垂直传输延迟值，将加权电离层垂直传输延迟值转换为电离层电子浓度总含量值TEC；
S5：EEMD分解：选区高斯白噪声0.2倍标准差，加入到TEC时间序列中，对复合序列进行100次EMD分解得到一系列不同频率且特征单一的IMF分量；
S6：将卫星视线方向LOS的电离层TEC(STEC)转化为垂直方向的电子浓度总含量VTEC，转化公式为：STEC＝VTEC·F(Z)；
S7：在卫星导航接收机上输入电离层电子浓度总含量值TEC，将输入的电离层电子浓度总含量值TEC时间序列，通过经验模态分解算法进行多时间尺度分解，得到n个本征模态函数分量和一个趋势分量，其中n为大于1的自然数；
S8：模型构建：使用的数据包括电离层TEC、太阳活动指数F1Q.7、地磁活动指数ap、太阳风速度up和行星际磁场南向分量，数据时间范围为1990-2016年，取2001和2015年的数据作为测试数据集，测试年份的太阳活动性和地磁扰动情况；
S9：模型训练：设模型的输入X经过隐藏层计算后的输出为P＝{P1，P2，…，PL}，Pp＝GRUforward(Xp，Cp-1，Hp-1)，其中Cp-1和Hp-1分别表示上一时刻GRU神经元的状态和输出，Xp表示当前时刻的输入，GRUforward表示GRU神经元的更新公式，将loss函数最小作为模型优化目标，应用Adma优化算法不断更新网络权重，得到最终的GRU模型；
S10：模型预测：利用训练好的模型(记为GRUnet)采用迭代的方法进行预测，将训练集最后一组数据输入GRUnet得到输出结果为:Pf＝GRUnet(Yf)＝{pm－L+2}，将新序列输入到模型中则可获取m+2时刻的预测值pm+2，依次计算得到预测序列，反标准化则可得到最终的预测结果；
S11：模型测试结果：定义AP指数低于20时为地磁平静，考虑地磁扰动对电离层有持续影响，若地磁活动水平连续三天均平静，则为电离层宁静期，即当日和前两日AP指数均低于20，否则为电离层扰动期，分别计算模型预测扰动期和宁静期TEC的RMSE，并且为了更直观评估模型对电离层暴的预测结果，计算电离层TEC相对于其27天(前后各13天)滑动中值的相对偏差；
S12：不同模型的精度分析：为了验证LSTM模型的预报精度，采用BPNN模型和RNN模型进行对比分析。以预测拟合电离层TEC值图形与计算误差的形式来实证其差异。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习技术的电离层电子浓度总含量时序预测方法，其特征在于：所述S6中投影函数Z为测站接收机处卫星天顶距；Z′为穿刺点处卫星天顶距；Re为地球半径；Rr为测站接收机到地心的距离；Hion为电离层薄层高度；α＝0.9782为比例因子。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习技术的电离层电子浓度总含量时序预测方法，其特征在于：所述S4中的电离层电子浓度总含量值TEC时间序列，在进行多时间尺度分解之前采用Z-SCORE标准化方法进行数据的标准化处理。
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