一种改进Elman神经网络的电离层TEC预报方法

• 作者: 周强波
• 来源期刊: 测绘工程
• 关键词: 奇异谱分析 Elman神经网络 电离层TEC 预报精度
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: P228
• 语种: 中文
• DOI: 10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2021.04.002

摘要

为了建立更高精度的电离层T EC预报模型,利用IGS数据中心提供的平静期与磁暴期电离层T EC原始序列,提出基于奇异谱分析法(SSA)与Elman神经网络结合的电离层T EC预报模型.实验结果表明,在电离层平静期T EC的预报精度上,SSA-Elman组合模型的精度更加稳定,预测残差值在2 T ECu以内;在电离层磁暴期T EC的预报上,SSA-Elman组合模型较单一Elman模型的预测精度有显著提升,预测值残差在3～4 TECu以内.通过对比分析,文中提出的组合模型方法有助于电离层T EC预报精度的提升.