变分模态分解多尺度组合模型TEC预测

• 作者: 毛文飞 邹自力 闵曹文
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: 变分模态分解 Elman神经网络 ARMA 电离层TEC 多尺度组合预测 磁暴
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 地球科学
• 页码范围: 389-394
• 页数: 6页
• 分类号: P352
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2017.03.012

摘要

针对电离层TEC数据特征,以及单个预测模型的不足,提出基于变分模态分解多尺度组合TEC预测模型.通过实验对比分析,多尺度组合模型的平均相对精度比单一ARMA模型,多尺度ARMA模型以及多尺度Elman神经网络模型分别提高了9%、2.2%、1.2%;而标准差分别减小了1.72TECU,0.18TECU,0.06TECU,并对比分析4种模型在磁暴时的预测精度,结果表明多尺度组合模型在强磁暴时的预测精度比其他3种模型高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹自力	东华理工大学测绘工程学院	76	438	9.0	17.0
7	毛文飞	东华理工大学测绘工程学院	8	6	2.0	2.0
8	闵曹文	东华理工大学测绘工程学院	3	4	2.0	2.0