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| 基于改进GRU算法的天基信息网资源预测研究 | |
| 引用本文： | 耿蓉,吴亚倩,肖倩倩,徐赛.基于改进GRU算法的天基信息网资源预测研究[J].东北大学学报(自然科学版),2023(3):305-314. |
| 作者姓名： | 耿蓉 吴亚倩 肖倩倩 徐赛 |
| 作者单位： | 东北大学计算机科学与工程学院 |
| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N2116015,N2116020)；;国家自然科学基金资助项目(62071134)； |
| 摘 要： | 为了有效地提高天基信息网中的资源利用效率，提出了一种基于改进GRU(gated recurrent unit)算法的天基信息网资源预测模型.首先，提出递阶式三级架构的资源预测框架来解决天基环境长时延的问题；然后，采用Adam优化器优化GRU网络的学习速率；最后，引入Dropout技术解决网络中存在的过拟合问题.实验仿真了不同预测模型下对各种天基资源的预测，同时对比不同优化器作用下GRU模型的预测准确率，结果表明，基于改进GRU网络的资源预测模型具有更好的性能. |
| 关 键 词： | 天基信息网 资源预测 GRU网络 Adam优化器 Dropout技术 |