自回归神经网络的电离层总电子含量预报

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为了进一步提高TEC的预报精度,针对TEC时间序列高噪声、非平稳、包含线性和非线性动态序列的特性,运用经验模态分解和非线性自回归动态神经网络,基于分解-预测-重构的思想构建EMD-NAR预测模型;并对比分析EMD-NAR组合模型和单一模型的预报精度,同时运用EMD-NAR预测模型分析不同环境下的电离层TEC时间序列。实验结果表明EMD-NAR动态神经网络模型能很好地反映电离层TEC的变化特性,平静期和活跃期的预测平均相对精度分别为94%和88.3%,预报残差小于1个TECu的分别占71%和68.5%,小于3个TECu的分别占90.3%和87.5%。
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