利用人工神经网络预测电离层foF2参数 On the prediction of foF2 using artificial neural networks

排行榜 收藏 打印 发给朋友 举报 来源: 《地球物理学报》 发布者:cjk3d
热度8票 浏览11次 【共1条评论】【我要评论 时间:2009年12月16日 14:08
利用人工神经网络预测电离层foF2参数

On the prediction of foF2 using artificial neural networks

利用人工神经网络技术实现了电离层foF2参数提前1小时预测.从foF2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foF2值,预测时刻前一天的foF2值,预测时刻前7天foF2平均值,当前时刻前7天foF2平均值,foF2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.水利论文$Q%@*xP]vd%M

作 者: 孔庆颜 柳文 凡俊梅 焦培南 冯静 王俊江 KONG Qing-Yan LIU Wen FAN Jun-Mei JIAO Pei-Nan FENG Jing WANG Jun-Jiang  
作者单位: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,青岛,266107 
刊 名:地球物理学报  ISTIC SCI PKU
英文刊名:CHINESE JOURNAL OF GEOPHYSICS 
年,卷(期):2009 52(6) 
分类号:F352 
关键词:神经网络   foF2   短期预测   电离层  
机标关键词:人工神经网络预测电离层foF2网络输入参数均方根误差相对误差太阳活动时间序列相关平均值一阶差分网络输出技术实现分析结果测时变化特征变量 
基金项目:国家基础研究项目,国家重点实验室资助项目 
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水利论文IANA网友 [kidc5b0a] ip: 36.57.*.*
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