时间保持预测模型

10分钟等效铷钟

频率引导与注意力增强的分段GRU混合模型，解决低成本恒温晶振漂移波动下的时间保持预测难题。

Xiaohe, Han · Yuhang, Song · Xiaotian, Ma · Shuai, Wang · Chengyan, Ji · Guo, Xiye

Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2026

参数信息

预测均方根误差

0.858 ns

平均绝对误差

0.691 ns

标准差

0.881 ns

最大误差

2.133 ns

RMSE降低幅度（对比一阶多项式拟合）

40.6 %

RMSE降低幅度（对比ARIMA）

73.0 %

RMSE降低幅度（对比MLP）

81.5 %

RMSE降低幅度（对比CNN）

41.7 %

技术优势

预测更准

采用频率信息引导与时间注意力增强的分段GRU，有效捕捉频率控制值的漂移和波动特性。

误差全面低于经典模型

相比一阶多项式拟合、ARIMA、MLP、CNN、GRU和Transformer，RMSE分别降低40.6%、73.0%、81.5%、41.7%、72.8%和31.5%。

短期性能比肩铷钟

10分钟内最大误差和短期稳定度达到铷钟同等水平。

应用场景

• 精密时间频率同步：用于比对链路中断时维持亚纳秒级同步精度。
• 分布式传感网时钟同步：为传感器节点提供10分钟级高精度时钟保持。
• 工业自动化授时：在工业控制中降低因时钟漂移导致的同步误差。
• 低空飞行器导航：在导航信号中断时提供短期时钟保持，保障定位连续性。