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基于李雅谱诺夫指数和余弦相似度的Kp指数预报方法

摘要

本发明公开了一种基于李雅谱诺夫指数和余弦相似度的Kp指数预报方法,该方法包括如下步骤:首先构建Kp指数时间序列,然后进行Kp指数时间序列的混沌特性分析,包括时间延迟、嵌入维数和最大李雅谱诺夫指数的计算,最后基于李雅谱诺夫指数和余弦相似度的预报方法来预报Kp指数。相比于现有技术中通过神经网络和一阶局域预测法来预报Kp指数而言,本发明更加简便性、可操作性强,且对Kp指数的中长期的预测精度更高。

著录项

  • 公开/公告号CN108764482B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 淮海工学院;

    申请/专利号CN201810476954.8

  • 发明设计人 孙佳龙;秦思远;龙冰心;郭淑艳;

    申请日2018-05-18

  • 分类号G06N7/08(20060101);G06Q10/04(20120101);

  • 代理机构37252 青岛智地领创专利代理有限公司;

  • 代理人陈海滨

  • 地址 222000 江苏省连云港市海州区苍梧路59号

  • 入库时间 2022-08-23 11:49:27

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