《表1 LSTM模型的前五组最优参数组合以及预测精度》

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《深度学习LSTM模型的电离层总电子含量预报》

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图4为2015年中纬度地区（45°N，125°E）处的参数搜索结果，可以看到LSTM模型的RMSE精度对?、?和?都较为敏感，不合适的取值会导致欠拟合和过拟合问题的出现。表1列出了3个纬度前5组最优参数组合以及相应的预测精度。可以看到批尺寸和时期个数越大时越容易获得较高的预报精度，且在低、中、高纬度地区最优的窗口分割长度分别为192、216和168 h。