基于深度学习的地球自转变化监测软件

python040：该地球自转变化软件监测，是根据现有的数据进行地球自转变化的实时监测和预测在卫星精密定轨、深空探测与追踪和标准时间。该设计是一项科学研究类的设计，但是需要利用软件开发的知识进行数据分析。系统的开发工具是python3.6，利用获取的实时监测数据进行分析。

  本设计针对地球自转变化的实时监测和预测预报，利用国际地球自转服务局（IERS）发布的近一百年的日长变化和极移观测数据，拟建立基于深度学习的地球自传变化的周期变化和随机变化预测模型，在此基础上，设计和开发地球自转变化实时快速监测和预测系统，并对地球自转变化进行提前1天的现报以及长达1年的预测预报，从而为卫星和深空探测器发射、跟踪提供理论和技术支持，并为标准时间保持提供溯源。
该分析软件，主要包括了读取原始数据，1962-2020极移X-Y分量，1962-2020极移UT1-UTC，X分量模型训练loss和测试集结果，Y分量模型训练loss和测试集结果，UT1-UTC分量模型训练loss和测试集结果，极移和日长预报等，通过分析，选择功能，就可以以图形的方式进行展示。