混沌特征参数对神经网络预测电离层TEC的影响分析
Impact Analysis of Chaotic Character Parameters on Neural Network Based Ionospheric TEC Prediction作者机构：中国地质大学(北京)土地科学技术学院北京100083
出 版 物：《测绘科学技术学报》 (Journal of Geomatics Science and Technology)
年 卷 期：2012年第29卷第4期
页 面：267-270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]
基 金：国家自然科学基金项目(41104025 41074009) 国土资源部公益性行业科研专项(200911015)
摘 要：利用国际GNSS服务组织(IGS)提供的东经115°经线上不同纬度处一年的电离层总电子含量(TEC)时间序列数据,研究了如何进一步提高基于神经网络方法预测电离层TEC的效果。研究表明:电离层TEC的预测误差与电离层TEC时间序列的最大Lyapunov指数与该序列均值的乘积具有较强的相关性;而且与时间延迟和嵌入维数的选择是否恰当也有着密切关系。
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