论文部分内容阅读
统计分析了GOES卫星测量得到的E〉2MeV能道电子通量与地磁却指数以及太阳风数据的关系，构建了基于径向基函数RBF的神经网络模型框架，对GOES-12卫星所处的地球同步轨道高能电子通量进行提前1天的预报，其对2008-2010年数据预测的效果较好．另外，发现在GOES-12卫星观测的E〉2MeV能道高能电子达到10^8cm^-2·d^-1·sr^-1以上时，FY-2D卫星的测量数据同时达到10^8cm^-2·d^-1·sr^-1以上的比例达到90％左右．通过对FY