基于时变阈值过程神经网络的太阳黑子数预测

• 作者: 丁刚 钟诗胜
• 来源期刊: 物理学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 太阳黑子数 时变阈值过程神经网络 时间序列预测 泛函逼近
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 地球物理学、天文学和天体物理学
• 页码范围: 1224-1230
• 页数: 7页
• 分类号: P1
• 字数: 5209字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3290.2007.02.100

摘要

太阳黑子活动直接影响着外层空间环境的变化,为保证航天飞行任务的安全必须对其进行有效预测.为此,提出了一种基于时变阈值过程神经网络的时间序列预测模型.为简化模型的计算复杂度,开发了一种基于正交基函数展开的学习算法.文中分析了模型的泛函逼近能力,并以Mackey-Glass时间序列预测为例验证了所提模型及其学习算法的有效性.最后,将该预测模型用于太阳活动第23周太阳黑子数平滑月均值预测,取得了满意的结果,应用结果同时表明:所提预测方法与其他传统预测方法相比预测精度有所提高,具有一定的理论和实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟诗胜	哈尔滨工业大学机电工程学院	152	1861	24.0	32.0
2	丁刚	哈尔滨工业大学机电工程学院	23	426	13.0	20.0