基于神经网络方法的Kp预报模型

• 作者: 刘四清 刘杨 罗冰显 龚建村
• 来源期刊: 载人航天
• 学科: 地球科学
• 关键词: Kp指数 神经网络 能量耦合函数 开磁通生成率 粘滞作用项
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 70-80
• 页数: 11页
• 分类号: V520.1|P353.1
• 字数: 6025字
• 语种: 中文

摘要

为了更加准确地预报磁暴(Kp＞5)的发生,充分利用ACE卫星积累的上游行星际条件的数据,以开磁通生成速率函数dΦMP/dt和太阳风磁层粘滞作用项n1/2v2为主要输入参数,应用神经网络方法,构建了三个模型,预报三小时时段的Kp值.根据实际需要,这三个模型采用了不同的训练集构造方法和提前时间量.模型1输入当前的开磁通生成率,粘滞作用项,太阳风速度、密度,和行星际磁场总强度、By分量、Bz分量,提前1～3.5h预报Kp;模型2在模型1的基础上加入Kp现报,提前1～3.5h预报Kp;模型3输入9小时延迟的开磁通生成率和粘滞作用项,当前的太阳风速度、密度,行星际磁场总强度、By分量、Bz分量,提前3小时预报Kp.对1998年、2002年和2006年的测试结果表明:三个模型的预测值与实测值之间的相关系数分别为0.88、0.90、0.85,预测的均方根误差分别为0.65、0.62、0.72.

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
2	刘四清	中国科学院空间科学与应用研究中心	79	273	10.0	11.0
3	刘杨	中国科学院空间科学与应用研究中心	25	98	4.0	9.0
7	罗冰显	中国科学院空间科学与应用研究中心	10	15	3.0	3.0