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基于神经网络的电离层F2层临界频率预测方法

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摘要

在电离层风暴期,现存的电离层F2层临界频率预测方法不能满足实际应用的要求.根据磁层ap系数和太阳黑子月均值作为风暴期训练序列,提出了一种基于神经网络的电离层F2层临界频率预测新方法.模拟结果表明,这种新方法比现有的预测方法(STORM模型和Cander提出的神经网络方法)具有更好的预测性能.

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来源
《中国科学院大学学报》 |2008年第3期|403-407|共5页
作者
金会彬; 张灿; 秦磊;
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作者单位

中国科学院研究生院信息科学与工程学院;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
foF2; 神经网络; 风暴期; 电离层; 太阳活动;

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