时间序列与神经网络组合方法在电离层TEC预报中的应用

摘要：

时间序列和神经网络是广泛应用于各个领域的两种经典预测方法,将这两种方法结合起来可充分发挥其各自的优势.利用组合方法和IGS发布的2006年长沙地区某点处前11个月的电离层TEC(Total Electron Content,电子总含量)数据,对12月份的电离层TEC值进行了分析预报.结果表明,这种组合预测方法进行30天内电离层TEC预报相对精度在90%左右,比使用单个方法进行预报精度提高了2%～3%.

关键词：时间序列、神经网络、电离层总电子含量

所属期刊栏目：39

分类号：P207(一般性问题)

资助基金：中南大学前沿研究计划项目2009QZZD002

在线出版日期：2011-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：64-68