贝叶斯正则化的Elman神经网络电离层TEC预报模型

来源 :大地测量与地球动力学 | 被引量 : 1次 | 上传用户：THINKPAD_sl400

【摘要】

：

利用2017年中低纬电离层总电子含量、地磁活动指数、年积日等参数,首次建立基于贝叶斯正则化(Bayesian regularization)的Elman回归神经网络(BR-Elman)的电离层TEC预报模型。同时,根据地磁活动指数的变化特征,分别进行平静电离层和扰动电离层预报建模。实验结果表明,该方法在平静期5 d预测值的均方根误差为1.19 TECu,残差为1.03 TECu,相关系数为0.93

【作者】

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汤俊高鑫

【机构】

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华东交通大学土木建筑学院,华东交通大学土木工程国家实验教学示范中心

【出处】

：

大地测量与地球动力学

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

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电离层总电子含量贝叶斯正则化 ELMAN神经网络预报精度 ionosphereTECBayesian regularizationElman neural

【基金项目】

：

国家自然科学基金(41761089),江西省教育厅科技项目(GJJ190345)

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