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利用人工神经网络预测电离层f_oF2参数
被引：8
作者：
孔庆颜
柳文
凡俊梅
焦培南
冯静
王俊江
机构：
[1] 中国电波传播研究所青岛分所电波环境特性及模化技术国家重点实验室
来源：
关键词：
神经网络;
foF2;
短期预测;
电离层;
D O I：
暂无
中图分类号：
P352 [电离层物理];
学科分类号：
070802 ;
摘要：
利用人工神经网络技术实现了电离层f_oF2参数提前1小时预测.从f_oF2时间序列本身的变化特征出发,根据时间序列相关分析结果确定网络输入参数.选用当前时刻f_oF2值,预测时刻前一天的f_oF2值,预测时刻前7天f_oF2平均值,当前时刻前7天f_oF2平均值,f_oF2的一阶差分及表示当前时刻t的变量共六个参数作为神经网络输入,下一时刻值作为神经网络输出.对于太阳活动高年平均预测相对误差小于6%,均方根误差小于0.6 MHz,太阳活动低年平均预测相对误差小于10%,均方根误差小于0.5 MHz.
引用
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页码：1438 / 1443
页数：6
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