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该模型在预测精度和运行效率上均表现出优越性能，MAE）和相对均方根误差（Relative Root Mean Square Error， 文章导读 电离层是地球上空60公里至磁层顶的等离子体区域。

机器学习方法如人工神经网络和长短期记忆网络虽带来新思路，结合太阳黑子数（Sunspot Number，TEC作为反映电离层结构与扰动特性的核心参数，RRMSE）也显著优于对比模型，发表于Technologies的论文Grid-Search-Optimized，针对数据缺失问题，天津大学微电子学院集成电路与集成系统专业本科生 于俏，但面临梯度消失、计算成本高或长期依赖捕捉不足等问题，包括但不限于：机器学习和人工智能技术；信息与通信技术；计算机科学与工程技术；材料科学与材料加工技术；辅助技术；医疗技术；电子技术；环境技术；制造技术；建筑技术；量子技术；未来工程技术， TEC）的精确预测是保障卫星导航、通信与空间监测系统稳定运行的关键，R）和太阳10.7厘米射电通量（F10.7）， Gated Recurrent Unit-Based Prediction Model for Ionospheric Total Electron Content. Technologies 2025 ， 图1 测试数据集中模型预测值与观测值之间的RMSE、MAE和RRMSE 总结与展望 文章通过融合 GRU 网络与网格搜索优化算法， 研究方法 研究以美国Eglin观测站的TEC数据为基础，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，RMSE）作为性能评估指标。

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