一种基于径向基神经网络的地磁场K指数实时标定方法

被引：11

作者：

齐玮

王秀芳

李夕海

刘代志

机构：

[1] 第二炮兵工程学院

来源：

地球物理学报 | 2010年 / 53卷 / 01期

关键词：

地磁场; K指数; 径向基神经网络; FMI方法; 规则日变化;

D O I：

暂无

中图分类号：

P318 [地磁学];

学科分类号：

070801 [固体地球物理学];

摘要：

K指数是一种重要的地磁活动指数,标定K指数的难点在于规则日变化SR的确定,尽管FMI（FinnishMeteorological Institute,芬兰气象学院）方法能够比较准确地识别规则日变化SR,给出合理的K指数,但是该方法存在一天的延迟,无法实现实时标定.为了解决这一问题,本文提出了一种基于径向基神经网络的K指数实时标定方法:首先用修正后的FMI方法提取H分量的时均值序列,接着以径向基神经网络对该序列进行建模,最后基于神经网络模型实时获取规则日变化,并结合H分量分均值观测数据标定K指数.实验结果表明:该方法能够以3.8598 nT的标准误差实时获取规则日变化SR;实时标定的K指数与直接用FMI-H方法延迟一天标定的K指数相比,完全吻合的占69.8%,差别大于一个标度的仅占0.77%.

引用

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