简介： 本发明公开了一种基于改进型LSTM网络的太阳射电滤波方法及系统，包括：获取需要处理的电台通道，对于每一个电台通道，选取太阳爆发事件前设定数量的通道数据；将所述通道数据进行预处理，利用分段滑窗提取数据；将提取的数据输入训练好的基于数字映射法的循环神经网络模型，输出太阳爆发时的太阳射电预测值；其中，所述基于数字映射法的循环神经网络模型将序列中出现的数值视作不同的类，输出的预测值为分类中预测概率最大的数值。本发明提出了基于数字映射法的循环神经网络结构，在数据进入网络前，对单频率通道电台数据进行分类，建立时间段对时间点的映射，大大提高了预测结果的准确率，为太阳频谱无损滤波提供了可能。