【摘 要】
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时间序列和神经网络是广泛应用于各个领域的两种经典预测方法,将这两种方法结合起来可充分发挥其各自的优势。利用组合方法和IGS发布的2006年长沙地区某点处前11个月的电离层
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时间序列和神经网络是广泛应用于各个领域的两种经典预测方法,将这两种方法结合起来可充分发挥其各自的优势。利用组合方法和IGS发布的2006年长沙地区某点处前11个月的电离层TEC(Total Electron Content,电子总含量)数据,对12月份的电离层TEC值进行了分析预报。结果表明,这种组合预测方法进行30天内电离层TEC预报相对精度在90%左右,比使用单个方法进行预报精度提高了2%～3%。
Time series and neural networks are two classic prediction methods widely used in various fields. Combining these two methods can give full play to their respective advantages. The ionospheric TEC values of December were analyzed and predicted by using combination method and IGS data of total eleon ion (TEC) in the first 11 months of 2006 in Changsha area. The results show that the relative accuracy of the combined forecasting method is about 90% for the ionospheric TEC within 30 days, which is 2% -3% higher than that of the single method.
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