基于相空间重构的神经网络太阳黑子预测模型

发布时间：2017-12-15 12:26

  本文关键词：基于相空间重构的神经网络太阳黑子预测模型

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【摘要】：太阳黑子数目的变化对地球的气候、农业、通信、导航等方面影响巨大,因此对太阳黑子数目进行预测具有十分重要的意义。针对太阳黑子时间序列的混沌特性,引入相空间重构理论,将一维时间序列重构为多维时间序列,并与具有极强非线性拟合能力的神经网络模型相结合,分别建立了基于相空间重构的RBF神经网络和BP神经网络的太阳黑子时间序列预测模型,并在MATLAB环境下进行预测仿真。仿真结果表明,建立的模型具有较高的预测精度,可用于太阳黑子时间序列预测。
【作者单位】： 郑州大学电气工程学院;
【基金】：河南省科技攻关项目(122102210102)
【分类号】：P182.41
【正文快照】： 1引亩 太阳黑子是太阳活动中最基本的现象,它是在太阳的光球层上发生的一种太阳活动,对国防和国民经济的诸多领域都有一定的影响,因此历来世界各国都十分重视对太阳黑子活动的预测工作,以便能够采取防范性措施,避免意外和灾难性事故发生。 混沌(Chaos)目前普遍定义为广泛存在

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【相似文献】

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本文编号：1291974