利用人工神经网络预测电离层foF2参数

摘要：

利用人工神经网络技术实现了电离层foF2参数提前1小时预测.从foF2时间序列本身的变化特征出发,根据时间序列相关分析结果确定网络输入参数.选用当前时刻foF2值,预测时刻前一天的foF2值,预测时刻前7天foF2平均值,当前时刻前7天foF2平均值,foF2的一阶差分及表示当前时刻t的变量共六个参数作为神经网络输入,下一时刻值作为神经网络输出.对于太阳活动高年平均预测相对误差小于6%,均方根误差小于0.6 MHz,太阳活动低年平均预测相对误差小于10%,均方根误差小于0.5 MHz.

关键词：神经网络、foF2、短期预测、电离层

所属期刊栏目：52

分类号：F352

资助基金：国家基础研究项目和国家重点实验室基金项目9140C0801070602

在线出版日期：2009-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1438-1443