利用神经网络预报电离层f_0F_2
Forecasting of Ionospheric Critical Frequency Using Neural Networks作者机构：中国科学院空间科学与应用研究中心北京100080 中国科学院武汉物理与数学研究所
出 版 物：《空间科学学报》 (Chinese Journal of Space Science)
年 卷 期：2005年第25卷第2期
页 面：99-103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]
主 题：神经网络 电离层预报 f0F2 太阳活动参数 空间探测 预报方法
摘 要：由中国武汉电离层台站和澳大利亚Hobart台站的电离层F2层临界频率(f0F2)的资料,利用三层 前向反馈神经网络(BP网络),提出一种提前24 h预测,f0F2的方法,该方法以前5天观测的,f0F2数据拟合 的5个系数以及太阳活动参数作为输入,以当天24 h的,f0F2作为输出对网络进行训练,训练好的网络可以实 现对,f0F2提前24 h的预报.预测结果显示,利用神经网络预测的,f0F2与实际观测结果变化趋势较一致,并且 比IRI的计算结果更加准确.误差分析表明,在南半球Hobart(-42.9°,147.3°)台站比中国武汉站(30.4°, 114.3°)的结果要好,在低年比高年要好,在冬夏季节比春秋季节稍好.本文说明利用神经网络对电离层参量进 行预报是一种切实可行的方法.
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