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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种双通道神经网络的钟差预测方法和装置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：CN119848463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510011152.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种双通道神经网络的钟差预测方法和装置是由彭竞;于水;龚航;王思鑫;马明;倪少杰;胥婕;黄新明;刘增军;黄龙;林红磊;刘婷设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双通道神经网络的钟差预测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种双通道神经网络的钟差预测方法和装置。所述方法包括：对卫星钟差数据进行差分处理，根据中位数抗差估计法和一次差分结果计算粗差的产生时刻；利用粗差的产生时刻定位到粗差后将对应位置的粗差去除，并利用三次样条插值法补全缺失数据，采用预先设置的采样间隔和序列长度对补全后的钟差数据进行采样，利用采样后的数据分割序列；对分割后的特征序列进行归一化；构建双通道神经网络模型并利用预先设置的训练集进行训练；将归一化后的特征序列输入训练好的双通道神经网络模型中，输出预测值；对预测值进行反归一化；根据反归一化预测值恢复钟差，得到钟差预测值。采用本方法能够降低了误差积累并提升预测精度。

本发明授权一种双通道神经网络的钟差预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种双通道神经网络的钟差预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取卫星钟差数据；对所述卫星钟差数据进行差分处理，得到一次差分结果； 根据中位数抗差估计法和所述一次差分结果计算粗差的产生时刻；利用粗差的产生时刻定位到粗差后将对应位置的粗差去除，并利用三次样条插值法补全缺失数据，得到补全后的钟差数据； 采用预先设置的采样间隔和序列长度对所述补全后的钟差数据进行采样，利用采样后的数据分割序列；对分割后的特征序列进行归一化，得到归一化后的特征序列； 构建双通道神经网络模型并利用预先设置的训练集进行训练；所述双通道神经网络模型包括两个通道，一个通道由LSTM单元构成，用于提取序列的时间特征，另一个通道由一维卷积层构成，用于提取序列的空间特征，两个通道输出相加送入三层全连接层，用于融合时间和空间特征； 将所述归一化后的特征序列输入训练好的双通道神经网络模型中，输出预测值；对所述预测值进行反归一化，得到反归一化预测值；根据反归一化预测值恢复钟差，得到钟差预测值； 根据中位数抗差估计法和所述一次差分结果计算粗差的产生时刻，包括： 根据中位数抗差估计法和所述一次差分结果计算粗差的产生时刻为 MAD＝Median{|yt-m|0.6745} 其中，m＝Median{yt}为yt的中间数，yt为t时刻一次差分结果； 对所述预测值进行反归一化，得到反归一化预测值，包括： 对所述预测值进行反归一化，得到反归一化预测值为 yreversei＝yprei×maxF_seqi-minF_seqi+minF_seqi 其中，yreversei是第i个反归一化预测值，yprei是网络第i个非归一化预测值，minF_seqi表示序列中的最小值，maxF_seqi表示序列中的最大值。

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