基于神经网络方法的Kp预报模型

作     者：刘杨 罗冰显 刘四清 龚建村 LIU Yang;LUO Bingxian;LIU Siqing;GONG Jiancun

作者机构：中国科学院空间科学与应用研究中心北京100190 中国科学院研究生院北京100049 

出 版 物：《载人航天》 (Manned Spaceflight)

年 卷 期：2013年第19卷第2期

页      面：70-80页

核心收录：

学科分类：07[理学] 070802[理学-空间物理学] 08[工学] 0708[理学-地球物理学] 

基　　金：国家重点基础研究计划项目(2012CB825606 2011CB811406) 

主　　题：Kp指数 神经网络 能量耦合函数 开磁通生成率 粘滞作用项 

摘      要：为了更加准确地预报磁暴（Kp〉5）的发生，充分利用ACE卫星积累的上游行星际条件的数据，以开磁通生成速率函数dφMp／dt和太阳风磁层粘滞作用项n^1/2v^2为主要输入参数，应用神经网络方法，构建了三个模型，预报三小时时段的Kp值。根据实际需要，这三个模型采用了不同的训练集构造方法和提前时间量。模型1输入当前的开磁通生成率，粘滞作用项，太阳风速度、密度，和行星际磁场总强度、By分量、Bz分量，提前1～3．5h预报Kp；模型2在模型1的基础上加入Kp现报，提前1～3．5h预报Kp；模型3输入9小时延迟的开磁通生成率和粘滞作用项，当前的太阳风速度、密度，行星际磁场总强度、By分量、Bz分量，提前3小时预报Kp。对1998年、2002年和2006年的测试结果表明：三个模型的预测值与实测值之间的相关系数分别为0．88、0．90、0．85，预测的均方根误差分别为0．65、0．62、0．72。