利用BP神经网络改进电离层短期预报模型

发布时间：2018-12-29 20:59

【摘要】：电离层总电子含量TEC(Total Electron Content)是电离层的一个重要特征参数。对TEC的预报也已经成为电离层研究的一个热点。根据JS CORS中心提供的GPS观测数据,建立了区域实时多站多项式模型;并分别以模型计算得到的南京地区的电离层电子含量数据和苏州地区的电离层电子含量数据为样本,采用时间序列和BP神经网络融合模型进行了预报。结果表明,采用融合模型在短期预报中能够取得较好的效果,精度比时间序列模型提高20%左右。
[Abstract]:The ionospheric total electron content (TEC (Total Electron Content) is an important characteristic parameter of the ionosphere. The prediction of TEC has also become a hot topic in ionospheric research. According to the GPS observation data provided by JS CORS center, the real time multistation polynomial model of the region is established. The data of ionospheric electron content in Nanjing and Suzhou are taken as samples, respectively, and the fusion model of time series and BP neural network is used to predict the data. The results show that the fusion model can achieve good results in short-term prediction, and the precision is about 20% higher than that of time series model.
【作者单位】： 苏州市测绘院有限责任公司;东南大学交通学院;
【分类号】：P228.4

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本文编号：2395394