Artificial neural network technique for predicting the critical frequency of the ionospheric F_2 layer

N. A. Barkhatov; S. E. Revunov; V. P. Uryadov

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Artificial neural network technique for predicting the critical frequency of the ionospheric F_2 layer

机译：人工神经网络技术预测电离层F_2层的临界频率

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We employ artificial neural networks (ANNs) to develop an algorithm yielding 1-, 2-, 3-, 12-, and 24-hour forecasts of the critical frequency of the ionospheric F_2 layer. A search for suitable training set and ANN architecture is performed. The use of auxiliary input data, such as the solar-wind and interplanetary magnetic-field parameters, as well as the geomagnetic-activity indices, makes it possible not only to improve the prediction efficiency but also to find some regularities in the critical-frequency behavior. The results of this work can be applied to the prompt correction of the ionosphere model, aimed at improving the ionospheric HF radio communication.

机译：我们采用人工神经网络（ANN）来开发一种算法，可对电离层F_2层的临界频率进行1、2、3、12和24小时的预测。搜索合适的训练集和ANN架构。使用辅助输入数据，例如太阳风和行星际磁场参数以及地磁活动指数，不仅可以提高预测效率，而且可以找到临界频率的一些规律性。行为。这项工作的结果可以应用于电离层模型的迅速校正，旨在改善电离层HF无线电通信。

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来源
《Radiophysics and quantum electronics》 |2005年第1期|共13页
作者
N. A. Barkhatov; S. E. Revunov; V. P. Uryadov;
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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类电磁学、电动力学;
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