支持向量机用于电离层foF2的短期区域预报
On the short-term regional prediction of foF2 based on the support vector machine作者机构：武汉大学电子信息学院湖北武汉430072 中国地震局地震预测所北京100036 中国电波传播研究所山东青岛266107
出 版 物：《西安电子科技大学学报》 (Journal of Xidian University)
年 卷 期：2015年第42卷第5期
页 面：147-153,206页
核心收录：
学科分类：070802[理学-空间物理学] 07[理学] 0708[理学-地球物理学]
基 金：国家自然科学基金资助项目(41327002 41375007) 湖北省自然科学基金青年杰出人才资助项目(2011CDA099)
摘 要：为了提高电离层短期区域预报效果,提出了基于支持向量机方法考虑太阳活动、地磁活动、中高层大气、地理位置等因素对电离层的影响.对中国地区电离层F2层临界频率(foF2)提前1h的区域预报模型,将支持向量机的预报模型与输入同样参数的反向传播神经网络和国际参考电离层模型从多方面进行对比分析,结果显示,支持向量机模型的年平均预报相对误差相对神经网络和国际参考电离层模型在太阳活动高年分别降低了2.5%和9.6%,在太阳活动低年分别降低了1.9%和7.5%.在低纬度地区,支持向量机模型的预报优势更加显著,在高年和低年相对反向传播神经网络分别降低了3.2%和2.7%.对暴时,支持向量机模型也表现出一定的预报能力.这表明支持向量机模型应用在中国区域电离层foF2短期预报上,相对反向传播神经网络和国际参考电离层模型更有优势.
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