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利用中、低纬度电离层总电子含量,首次建立基于集合经验模态分解与径向基函数神经网络组合模型的电离层TEC预报模型。同时,根据地磁指数的变化特征,对低纬度电离层TEC值进行磁暴日的预报建模。实验结果表明,文中提出的方法在平静日连续5 d和磁暴日连续5 d的预测上,预报效果有明显改善。
EEMD-RBF神经网络的电离层TEC预报模型
【摘 要】
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利用中、低纬度电离层总电子含量,首次建立基于集合经验模态分解与径向基函数神经网络组合模型的电离层TEC预报模型。同时,根据地磁指数的变化特征,对低纬度电离层TEC值进行磁暴日的预报建模。实验结果表明,文中提出的方法在平静日连续5 d和磁暴日连续5 d的预测上,预报效果有明显改善。
【机 构】
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华东交通大学土木建筑学院
【出 处】
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测绘工程
【发表日期】
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2020年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41761089),江西省自然科学基金资助项目(20181BAB203027),江西省教育厅科技项目(GJJ190345)
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