BP神经网络和ARIMA模型的变权组合电离层TEC预报

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针对电离层总电子含量(TEC)非线性、非平稳性的特性,提出基于BP神经网络和差分自回归移动平均模型(ARIMA)的最优非负变权组合预报模型,并将其应用于TEC预报。利用IGS中心提供的不同经纬度的电离层平静期、活跃期TEC数据,分别采用BP神经网络模型、ARIMA模型和变权组合模型对TEC进行5 d预报。实验结果表明:在电离层平静期和活跃期变权组合模型预报5 d的平均相对精度分别为94.7%和88.9%,其中预报残差小于3 TECu的分别达到89.3%和78.5%,较单一模型的预报精度有明显提高。
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