Investigation the Possibility of Increasing the Accuracy of Predicting the Critical Frequency of the F2 Layer Using Artificial Neural Networks

机译：调查使用人工神经网络提高预测F2层临界频率的准确性的可能性

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The article presents the results of evaluating the effectiveness of using artificial neural networks to predict the critical frequency of the ionosphere. When calculating the quantitative values of the errors, the vertical sounding database were used for 18 years from 2002 to 2019. Modeling of the critical frequency is based on the recommendations of the radio sector of the International Telecommunication Union (ITU-R). In order to predict the ionosphere in the ITU-R model, the more accurate index F10.7 was used instead of the Wolf number. The data obtained make it possible to determine the advantages of the method for correcting model calculations throughout the entire 11-year solar cycle.

机译：该物品提出了评估使用人工神经网络预测电离层临界频率的效果的结果。计算错误的定量值时，垂直探测数据库从2002年到2019年使用了18年。关键频率的建模是基于国际电信联盟的无线电部门（ITU-R）的建议。为了预测ITU-R模型中的电离层，使用更准确的索引F10.7而不是狼号码。所获得的数据使得可以确定在整个11年太阳循环中校正模型计算的方法的优点。

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来源
《International Siberian Conference on Control and Communications》|2021年|1-6|共6页
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作者
K. A. Sidorenko; A. A. Vasenina;
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中图分类
关键词
Statistical analysis; Databases; Artificial neural networks; Predictive models; Prediction algorithms; Data models; ITU;

机译：统计分析;数据库;人工神经网络;预测模型;预测算法;数据模型;ITU;

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