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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种融合SSA与级联LSTM的ERP短期预报方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120561870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511054772.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种融合SSA与级联LSTM的ERP短期预报方法是由张文渊;王潜心;彭劲松;李萌萌;高雨;张书毕设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合SSA与级联LSTM的ERP短期预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合SSA与级联LSTM的ERP短期预报方法，涉及卫星导航定位技术领域，包括：对ERP数据进行预处理；利用奇异谱分析法进行信号分解，对获得的信号分量进行频谱分析，确定分量的周期项；将周期项小于n的信号分量进行剔除；将剩余信号分量重构为去噪优化后的新ERP时序数据；构建级联LSTM时序预报模型，计算未来m天的ERP短期预报数据；对ERP短期预报数据添加改正项，获得最终ERP预报序列。本发明通过对ERP时序信号去噪优化处理，实现了ERP时间序列的高精度重构，构建多个子模型相互连接、逐级传递的级联LSTM预报模型，显著抑制了预报误差的传播，实现了ERP数据的高精度、高可靠预报。

本发明授权一种融合SSA与级联LSTM的ERP短期预报方法在权利要求书中公布了：1.一种融合SSA与级联LSTM的ERP短期预报方法，其特征在于，包括： 步骤1，对ERP时序数据进行预处理； 步骤2，利用奇异谱分析法对ERP时序数据进行分解，确定r个信号分量； 步骤3，对信号分量进行频谱分析，确定信号分量的周期项； 步骤4，根据信号分量的贡献率，将周期项小于E的信号分量剔除，获得剩余信号分量； 步骤5，将剩余信号分量重构为去噪优化后的新ERP时序数据； 步骤6，基于过去t天的新ERP时序数据，利用构建的级联LSTM时序预报模型计算得到未来m天的ERP短期预报时序数据，其中，ERP短期预报时序数据包括PM预报数据、UT1-UTC预报数据和LOD预报数据； 步骤7，对UT1-UTC预报数据添加闰秒和固体潮，对LOD预报数据添加固体潮，获得最终的ERP预报序列； 所述步骤1，ERP时序数据包括PM时序数据、UT1-UTC时序数据和LOD时序数据； 剔除UT1-UTC时序数据中的闰秒，剔除UT1-UTC时序数据中的第一固体潮，剔除LOD时序数据中的第二固体潮： ， 其中，n1表示不同周期第一固体潮或第二固体潮的个数，、、、为周期项的振幅，，n2表示日月章动参数的个数，表示日月章动参数，表示日月章动参数的整数乘因子； 所述步骤6，包括：针对未来m天分别构建m个顺序子模型f1,f2,…,fm；将过去t天的ERP时序数据输入顺序子模型f1，利用顺序子模型f1预测获得未来第1天的ERP短期预报数据；利用过去t-1天的ERP时序数据以及未来第1天的ERP短期预报数据输入顺序子模型f2，利用顺序子模型f2预测获得未来第2天的ERP数据；将过去t-2天的ERP时序数据、未来第1天的ERP短期预报数据和未来第2天的ERP短期预报数据输入第3个顺序子模型f3，利用第3个顺序子模型f3预测获得未来第3天的ERP数据；将过去t-m+1天的ERP时序数据以及未来第1至m-1天的ERP短期预报数据输入第m个顺序子模型fm，利用第m个顺序子模型fm预测获得第m天的ERP短期预报数据，获得级联LSTM时序预报模型： , 式中，表示过去第1天的ERP时序数据，表示过去第2天的ERP时序数据，表示过去第3天的ERP时序数据，表示过去第t天的ERP时序数据，表示未来第1天的ERP短期预报数据，表示未来第2天的ERP短期预报数据，表示未来第3天的ERP短期预报数据，表示未来第m-1天的ERP短期预报数据。

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