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利用神经网络预报电离层f0F2
文献类型：期刊论文
| 作者 | 陈艳红 ; 薛炳森 ; 李利斌 |
| 刊名 | 空间科学学报
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| 出版日期 | 2005 |
| 卷号 | 25期号:2页码:99-103 |
| ISSN号 | 0254-6124 |
| 关键词 | 神经网络 电离层预报 f0F2 太阳活动参数 空间探测 预报方法 |
| 其他题名 | Forecasting of Ionospheric Critical Frequency Using Neural Networks |
| 通讯作者 | 北京8701信箱 |
| 中文摘要 | 由中国武汉电离层台站和澳大利亚Hobart台站的电离层F2层临界频率(f0F2)的资料,利用三层前向反馈神经网络(BP网络),提出一种提前24h预测,f0F2的方法,该方法以前5天观测的,f0F2数据拟合的5个系数以及太阳活动参数作为输入,以当天24h的,f0F2作为输出对网络进行训练,训练好的网络可以实现对,f0F2提前24h的预报．预测结果显示,利用神经网络预测的,f0F2与实际观测结果变化趋势较一致,并且比IRI的计算结果更加准确.误差分析表明,在南半球Hobart(-42.9°,147.3°)台站比中国武汉站(30．4°,114．3°)的结果要好,在低年比高年要好,在冬夏季节比春秋季节稍好．本文说明利用神经网络对电离层参量进行预报是一种切实可行的方法. |
| 英文摘要 | The use of feed-forward back propagation neural networks to predict ionospheric FZ layer critical frequency, foF2, 24 h ahead, have been examined. The data we used are from Wuhan ionospheric station, China, and Hobart ionospheric station, Australia. The data period is from 1970 to 1990 at Wuhan and from 1962 to 1990 at Hobart. The five day's measurements of foF2 before the day that need forecast are reduced to five coefficients. The inputs used for the BP neural network are the coefficients, the solar 10.7 cm flux index, and the outputs are the day's 24 h observed foF2 data. The trained net then can forecast fo凡24 h advance. The result indicates the predicted fo using NN has good agreement with observed data. Comparison with IRI model suggests that method is more accurate than IRI. In addition, the error analysis indicates that predicted foF2's Root-Mean-Square Error (RMSE) is smaller in Hobart than in Wuhan, smaller in low solar activity than in high solar activity, smaller in winter and summer than in spring and autumn. In conclusion,using neural network to predict ionospheric parameters is a feasible method. |
| 学科主题 | 空间环境 |
| 资助信息 | 中国科学院知识创新工程项目资助 |
| 收录类别 | CSCD |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:1920720 |
| 源URL | [http://ir.cssar.ac.cn/handle/122/425]  |
| 专题 | 国家空间科学中心_空间环境部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈艳红,薛炳森,李利斌. 利用神经网络预报电离层f0F2[J]. 空间科学学报,2005,25(2):99-103. |
| APA | 陈艳红,薛炳森,&李利斌.(2005).利用神经网络预报电离层f0F2.空间科学学报,25(2),99-103. |
| MLA | 陈艳红,et al."利用神经网络预报电离层f0F2".空间科学学报 25.2(2005):99-103. |
入库方式： OAI收割
来源：国家空间科学中心
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