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龍圖騰網獲悉中國礦業大學申請的專利一種融合SSA與級聯LSTM的ERP短期預報方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120561870B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202511054772.8，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權一種融合SSA與級聯LSTM的ERP短期預報方法是由張文淵;王潛心;彭勁松;李萌萌;高雨;張書畢設計研發完成，并于2025-07-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合SSA與級聯LSTM的ERP短期預報方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合SSA與級聯LSTM的ERP短期預報方法，涉及衛星導航定位技術領域，包括：對ERP數據進行預處理；利用奇異譜分析法進行信號分解，對獲得的信號分量進行頻譜分析，確定分量的周期項；將周期項小于n的信號分量進行剔除；將剩余信號分量重構為去噪優化后的新ERP時序數據；構建級聯LSTM時序預報模型，計算未來m天的ERP短期預報數據；對ERP短期預報數據添加改正項，獲得最終ERP預報序列。本發明通過對ERP時序信號去噪優化處理，實現了ERP時間序列的高精度重構，構建多個子模型相互連接、逐級傳遞的級聯LSTM預報模型，顯著抑制了預報誤差的傳播，實現了ERP數據的高精度、高可靠預報。

本發明授權一種融合SSA與級聯LSTM的ERP短期預報方法在權利要求書中公布了：1.一種融合SSA與級聯LSTM的ERP短期預報方法，其特征在于，包括： 步驟1，對ERP時序數據進行預處理； 步驟2，利用奇異譜分析法對ERP時序數據進行分解，確定r個信號分量； 步驟3，對信號分量進行頻譜分析，確定信號分量的周期項； 步驟4，根據信號分量的貢獻率，將周期項小于E的信號分量剔除，獲得剩余信號分量； 步驟5，將剩余信號分量重構為去噪優化后的新ERP時序數據； 步驟6，基于過去t天的新ERP時序數據，利用構建的級聯LSTM時序預報模型計算得到未來m天的ERP短期預報時序數據，其中，ERP短期預報時序數據包括PM預報數據、UT1-UTC預報數據和LOD預報數據； 步驟7，對UT1-UTC預報數據添加閏秒和固體潮，對LOD預報數據添加固體潮，獲得最終的ERP預報序列； 所述步驟1，ERP時序數據包括PM時序數據、UT1-UTC時序數據和LOD時序數據； 剔除UT1-UTC時序數據中的閏秒，剔除UT1-UTC時序數據中的第一固體潮，剔除LOD時序數據中的第二固體潮： ， 其中，n1表示不同周期第一固體潮或第二固體潮的個數，、、、為周期項的振幅，，n2表示日月章動參數的個數，表示日月章動參數，表示日月章動參數的整數乘因子； 所述步驟6，包括：針對未來m天分別構建m個順序子模型f1,f2,…,fm；將過去t天的ERP時序數據輸入順序子模型f1，利用順序子模型f1預測獲得未來第1天的ERP短期預報數據；利用過去t-1天的ERP時序數據以及未來第1天的ERP短期預報數據輸入順序子模型f2，利用順序子模型f2預測獲得未來第2天的ERP數據；將過去t-2天的ERP時序數據、未來第1天的ERP短期預報數據和未來第2天的ERP短期預報數據輸入第3個順序子模型f3，利用第3個順序子模型f3預測獲得未來第3天的ERP數據；將過去t-m+1天的ERP時序數據以及未來第1至m-1天的ERP短期預報數據輸入第m個順序子模型fm，利用第m個順序子模型fm預測獲得第m天的ERP短期預報數據，獲得級聯LSTM時序預報模型： , 式中，表示過去第1天的ERP時序數據，表示過去第2天的ERP時序數據，表示過去第3天的ERP時序數據，表示過去第t天的ERP時序數據，表示未來第1天的ERP短期預報數據，表示未來第2天的ERP短期預報數據，表示未來第3天的ERP短期預報數據，表示未來第m-1天的ERP短期預報數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國礦業大學，其通訊地址為：221116 江蘇省徐州市銅山區大學路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。