利用BP神经网络改进电离层短期预报模型

• 作者: 王斌 胡伍生 陆建华
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 电离层 总电子含量 预报 时间序列模型 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: P228
• 字数: 3331字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2017.01.001

摘要

电离层总电子含量TEC(Total Electron Content)是电离层的一个重要特征参数.对TEC的预报也已经成为电离层研究的一个热点.根据JS CORS中心提供的GPS观测数据,建立了区域实时多站多项式模型;并分别以模型计算得到的南京地区的电离层电子含量数据和苏州地区的电离层电子含量数据为样本,采用时间序列和BP神经网络融合模型进行了预报.结果表明,采用融合模型在短期预报中能够取得较好的效果,精度比时间序列模型提高20%左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡伍生	东南大学交通学院	127	983	16.0	23.0
2	陆建华		14	36	4.0	5.0
3	王斌		2	9	2.0	2.0