公开(公告)号：CN117741234A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311644942.9

申请日：2023-12-04

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 许国良 ,  何兆瑞

IPC: G01R19/25 ,  G06F18/10 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01 ,  G06N3/006 ,  G01R35/00

Abstract: 本发明涉及一种基于参数优化与集成学习的光纤电流传感器误差预测方法，属于光纤电流传感器技术领域。该方法包括：在不同的对照电流下调节环境温度，测量不同温度下传感器的实际电流值，记录各项变量参数及相应误差，并计算对照电流和实际电流的相对误差，将上述数据作为各传感器的实验数据集；保留与误差相关性较强的变量，保留的变量与误差数据作为特征输入经WOA优化的集成学习模型进行训练，从而得到各传感器成品预测模型及所对应测试集决定系数，最后利用决定系数作为误差预测权重计算真实电流值。本发明利用参数优化算法与集成学习模型的融合，有效地提高了光纤电流传感器在不同环境下测量时的稳定性。

公开(公告)号：CN119535510A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411599607.6

申请日：2024-11-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 许国良 ,  何兆瑞

IPC: G01S19/27 ,  G01S19/37 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06N5/045 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种融合时序分解与深度学习的卫星短期钟差预报方法，属于卫星钟差预报技术领域。方法包括：对卫星历史钟差序列进行一次差处理，并根据拉伊达准则筛除数据中存在的异常值，对钟差一次差数据进行时序分解，首先采用自适应噪声完备集合经验模态分解算法对钟差一次差序列进行分解得到多个模态分量，引入排列熵算法对各模态分量进行排序，利用t检验算法对上述分量进行随机项和周期项归类并重构为趋势项、周期项和随机项。将重构项以通道独立的模式输入Transformer模型中进行训练，经反一次差处理并叠加各分量预测结果后得到所需预报钟差。本发明在提升了卫星短期钟差预报的精度和稳定性的同时，也提高了预报结果的可解释性。