基于CEEMD的电离层TEC组合预报模型

作     者：金加棋 沈梁涛 JIN Jiaqi;SHEN Liangtao

作者机构：浙江中测新图地理信息技术有限公司浙江湖州313200 

出 版 物：《北京测绘》 (Beijing Surveying and Mapping)

年 卷 期：2023年第37卷第3期

页      面：420-427页

学科分类：08[工学] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0816[工学-测绘科学与技术] 

主　　题：电离层 总电子含量 补充集合经验模态分解 Holt-Winters模型 广义回归神经网络模型 

摘      要：针对单一电离层总电子含量(TEC)预报模型存在的缺陷,如受外界因素干扰较大、预报精度随预报时间的增加明显降低等,本文提出一种基于补充集合经验模态分解(CEEMD)电离层TEC组合预报模型。该模型实现电离层TEC预报的关键途径为:首先,利用CEEMD对TEC原始序列进行自适应分解,得到具有不同频率的分量并依据分量复杂度分析结果进行重构;其次,使用广义回归神经网络(GRNN)模型对高频分量进行建模与预报,使用Holt-Winters模型对低频分量进行建模与预报;最后,重构高频分量预报结果与低频分量预报结果得到电离层TEC预报值。根据太阳活动选取两段不同年积日、不同纬度电离层TEC序列进行实验,结果表明本文提出组合预报模型较单一的Holt-Winters模型、GRNN模型预报精度更高,在太阳活动平静期预报结果的平均相对精度为92.83%,在太阳活动剧烈期预报结果的平均相对精度为84.35%,对于长时间TEC预报也具有较好的效果,稳定性高。