Eine kurzfristige Prognosemethode für die hochfrequente Rundfunk-Maximale Nutzbare Frequenz (MUF) basierend auf LSTM

In diesem Papier wird eine kurzfristige Prognosemethode für die hochfrequente Rundfunk-Maximale Nutzbare Frequenz (MUF) basierend auf Long Short-Term Memory (LSTM) vorgeschlagen, um der Nachfrage nach verfeinerter und präziser hochfrequenter Rundfunkabdeckung gerecht zu werden. Basierend auf der bestehenden Infrastruktur von Rundfunk- und Fernsehsendern wurde ein experimentelles Verifizierungssystem eingerichtet, um Daten über einen Zeitraum von etwa drei Jahren zu sammeln. Zwei Verbindungen wurden basierend auf der Datenqualität ausgewählt: Urumqi nach Lhasa und Lanzhou nach Lhasa. Eine kurzfristige Prognose der MUF wurde unter Verwendung der Daten von diesen beiden Verbindungen durchgeführt. Ein Vergleich und eine Analyse wurden zwischen den Prognoseresultaten unseres Modells und denen des REC533-Modells durchgeführt. Unsere vorgeschlagene Methode übertrifft insgesamt die Prognoseresultate des REC533, mit einer Reduktion des quadratischen Mittelwertfehlers (RMSE) von 0,66 MHz und einer Verbesserung der Prognosegenauigkeit um 14,77%. Das Vergleichsergebnis zeigt die Machbarkeit und Genauigkeit unseres Modells.