太阳黑子活动周期特征的神经网络和小波分析

• 作者: 孙燕 朱存 潘春花
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 太阳黑子数 BP神经网络 小波分析 自相关 周期 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 158-161
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2557字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.03.037

摘要

太阳黑子数是描述太阳活动水平的主要指标，太阳活动直接影响日地环境。依据前人对太阳黑子数的观测资料，采用BP神经网络及小波分析和自相关相结合的方法，分析了1770-1869年的太阳黑子数年均值，得出了太阳黑子存在11-12年周期的结论，并对该算法及噪声鲁棒性进行了仿真。实验结果表明，该算法对研究太阳活动的本质规律是有效的。两种方法与其他方法，如自相关法、功率谱法等，进行了相比，不仅得出与实际一致的结论，而且对噪声有较强的鲁棒性，这对含噪信号的分析研究是很有意义的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙燕	青海民族大学计算机学院	34	115	6.0	9.0
2	潘春花	青海民族大学计算机学院	15	32	3.0	5.0
3	朱存	青海民族大学计算机学院	4	7	2.0	2.0