期刊文章详细信息
基于小波神经网络的电离层TEC短期预报
Predicting Shortdated Ionospheric TEC Based on Wavelet Neural Network
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]解放军信息工程大学测绘学院 [2]96151部队 [3]72946部队
年 份：2010
卷 号：30
期 号：5
起止页码：49-51
语 种：中文
收录情况：AJ、JST、ZGKJHX、普通刊
摘 要：提出利用神经网络中的小波神经网络技术(WNN)对全球的电离层总电子含量进行预报,以国际全球定位系统服务(IGS)发布的电离层TEC数据资料为样本,并用发布的已知TEC进行检核,分析了全球预报精度及不同纬度的预报精度。试验结果表明,小波神经网络的短期预报结果能很好地符合已知数据,预报的精度较高,预报值和已知值之差小于3TECU的电离层格网点数占总格网点数的百分比都在90%以上,随着时间的推移,比值下降并不明显。
关 键 词：小波神经网络 电离层 总电子含量 预报
分 类 号：P228.4]
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