【摘 要】
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本文利用人工神经网络技术对电离层F2层临界频率及其扰动事件进行预报.为了更好的选取网络输入,并体现电离层与日地环境参数的因果关系,本文首先利用经验模式分解法分析太阳
【机 构】
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中国电子科技集团公司第22研究所(中国电波传播研究所)
【出 处】
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电子科学研究院中国电波传播研究所 中国电子科技集团公司第22研究所(中国电波传播研究所)
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本文利用人工神经网络技术对电离层F2层临界频率及其扰动事件进行预报.为了更好的选取网络输入,并体现电离层与日地环境参数的因果关系,本文首先利用经验模式分解法分析太阳黑子、地磁指数、射电流量等参数与电离层变化的相关性,以选择神经网络的输入,然后采用BP(Back Propagation)算法训练网络,实现电离层foF2参数提前一个小时的预报量.由于在太阳活动高低年及不同地理经纬度foF2有着不同的变化特点,本文以海南站、长春站的历史数据为基础分别对1994年和2001年的foF2进行预报.通过分析典型月份和典型事件的预报结果,总结了神经网络用于foF2预报的特点,尤其是电离层暴时预报的特点,并给出了太阳活动高年和低年、不同季节的误差统计结果.并与国内其它方法的预报结果,尤其是自相关函数法,以及国际参考电离层进行比较,结果表明神经网络法不仅在电离层平静时有较高预报准确率,在电离层暴时的预报结果也比目前可用的几种预报方法更理想.
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