基于EEMD-SE-ARIMA模型的TEC预测及其在地震探测中的应用

发布时间：2022-04-27 20:15

　　电离层是近地空间的重要组成部分,也是探索太空领域的研究重点,对电离层的深入研究有利于对其更好地认识、利用和保护。电离层电子浓度总含量（Total Electron Content,TEC）作为电离层形态和结构的重要参量,其时空分布和变化特点揭示了电离层的基本特征。研究TEC为提高导航定位精度以及地震短临预报提供了数据和理论支持。本文的主要研究内容如下:一、介绍了欧洲定轨中心（The Center for Orbit Determination in Europe,CODE）发布的全球电离层地图（Global Ionosphere Maps,GIM）的内容和格式,并利用该数据研究了太阳活动、地磁活动以及日变化和季节变化对TEC时空分布的影响。研究结果表明:TEC的变化与太阳活动具有一致性;磁暴会使赤道异常范围扩大;日变化和季节变化会引起全球TEC峰值的移动。二、对比分析了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）对TEC数据的分解效果,并基于EE... 

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 电离层TEC预测研究
        1.2.2 电离层TEC预测在地震探测中的应用
    1.3 本文主要研究内容和章节安排
第2章 电离层概况及影响因素分析
    2.1 电离层概况
    2.2 电离层电子浓度总含量(TEC)
        2.2.1 电离层电子浓度总含量的定义
        2.2.2 IGS电离层TEC简介
    2.3 电离层TEC影响因素分析
        2.3.1 太阳活动对TEC的影响
        2.3.2 地磁活动对TEC的影响
        2.3.3 日变化与季节变化对TEC的影响
    2.4 本章小结
第3章 电离层TEC数据预处理
    3.1 EMD分解
        3.1.1 EMD分解的特点
        3.1.2 EMD分解存在的问题
    3.2 EEMD分解
    3.3 电离层TEC数据分解对比分析
    3.4 熵的基本理论
        3.4.1 近似熵
        3.4.2 样本熵
    3.5 基于样本熵的EEMD分量合并
    3.6 本章小结
第4章 基于EEMD-SE-ARIMA模型的TEC预测研究
    4.1 时间序列分析模型概述
        4.1.1 自回归移动平均模型(ARMA)
        4.1.2 自回归积分滑动平均模型(ARIMA)
        4.1.3 ARIMA模型建模步骤
    4.2 EEMD-SE-ARMA模型构建
    4.3 精度评定指标
    4.4 TEC预测及结果分析
    4.5 本章小结
第5章 EEMD-SE-ARIMA模型在震前TEC异常探测中的应用
    5.1 传统电离层TEC异常探测方法
        5.1.1 平均数法和中位数法
        5.1.2 滑动时窗法
        5.1.3 滑动四分位距法
    5.2 EEMD-SE-ARIMA模型与传统方法计算TEC参考背景值比较
    5.3 EEMD-SE-ARIMA模型异常探测界限确定
    5.4 九寨沟地震电离层TEC异常探测分析
        5.4.1 参考背景值计算
        5.4.2 震中TEC异常探测
        5.4.3 日地环境分析
        5.4.4 全球TEC异常分析
    5.5 阿拉斯加地震电离层TEC异常探测分析
        5.5.1 震中TEC异常探测
        5.5.2 日地环境分析
        5.5.3 全球TEC异常分析
    5.6 本章小结
第6章 结论和展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
个人简历、参与的科研项目及论文成果
致谢



本文编号：3649100