利用行星际监测数据进行地磁暴预报

• 作者: 薛炳森 龚建村
• 来源期刊: 空间科学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 太阳风 行星际磁场 地磁暴 预报
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 183-186
• 页数: 4页
• 分类号: P353
• 字数: 3517字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-6124.2006.03.005

摘要

利用全连接神经网络方法应用于地磁Dst指数的预报中.对ACE卫星探测的太阳风和行星际磁场及其变化对未来几小时的Dst指数的影响进行了统计分析,发现在这些行星际实测参数中,对Dst指数作用较为明显的是太阳风速度、太阳风质子密度和行星际磁场南向分量,同时,当前Dst指数实测值对今后几小时的Dst指数已有很强的制约作用.在统计分析的基础上,建立了全连接神经网络预报模型.由于采用了全连接神经网络结构,模式能够反映出太阳风、行星际磁场等参数与地磁Dst指数参数的复杂联系,可以自动建立输入参量的最佳组合方式,提高了预报精度.通过利用大量实测数据对神经网络模式进行训练,最终建立了利用优选的ACE卫星行星际监测数据提前2 h对Dst指数进行预报.通过检测,预报的误差为14.3%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚建村	中国科学院空间科学与应用研究中心	56	280	10.0	13.0
5	薛炳森	中国科学院空间科学与应用研究中心	16	99	6.0	9.0