【摘 要】
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利用行星际太阳风参数与太阳活动指数、地磁活动指数、电离层总电子含量格点化地图数据，首次基于一种能处理时间序列的深度学习递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），建立
【机 构】
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中国科学院国家空间科学中心,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（41574181）和国家重点研发计划项目共同资助（2016YFB0501503）
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利用行星际太阳风参数与太阳活动指数、地磁活动指数、电离层总电子含量格点化地图数据，首次基于一种能处理时间序列的深度学习递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），建立提前24h的单站电离层TEC预报模型．对北京站（40°N，115°E）的预测结果显示，RNN对扰动电离层的预测误差低于反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）O．49-1．46TECU，将太阳风参数加入预报因子模型后对电离层正暴预测准确率的提
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