【摘 要】
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传统的磁探测技术难以满足铁磁性目标探测需求,一种新型高性能、实用性探测技术 工频(50 Hz)探测,正成为 目标探测领域发展的新趋势.针对工频磁扰动信号中时序特征的预测问题,该文在工频磁探的基础上,提出—种基于卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合模型.首先,以工频磁扰动信号作为输入送入卷积层;其次,将卷积层提取到的磁场强度、时间等特征信息送入LSTM层中进行拟合和预测;最后,利用金沙河地区外场实验数据作为样本集,对模型进行训练和验证.实验结果表明,CNN-LSTM混合模型与单一的LST
【机 构】
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武汉工程大学 电气信息学院,武汉430205
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传统的磁探测技术难以满足铁磁性目标探测需求,一种新型高性能、实用性探测技术 工频(50 Hz)探测,正成为 目标探测领域发展的新趋势.针对工频磁扰动信号中时序特征的预测问题,该文在工频磁探的基础上,提出—种基于卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合模型.首先,以工频磁扰动信号作为输入送入卷积层;其次,将卷积层提取到的磁场强度、时间等特征信息送入LSTM层中进行拟合和预测;最后,利用金沙河地区外场实验数据作为样本集,对模型进行训练和验证.实验结果表明,CNN-LSTM混合模型与单一的LSTM模型相比,均方根误差(RRMSE)和平均绝对百分比误差(MMAPE)分别降低了 3.81％和0.94％,能够较好地解决磁扰动信号存在的时序特征问题.
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