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自回归移动平均模型的电离层总电子含量短期预报 总被引：2，自引：1，他引：1
摘 要：本文在充分考虑乘积性季节模型的情况下,利用差分法对电离层总电子含量（Total Electron Content,TEC）样本序列进行平稳化处理后,采用时间序列分析中的求和自回归移动平均模型（简称ARIMA,Autoregressive Integrated Moving Average)对TEC值序列进行预报分析。以欧洲定轨道中心（CODE）提供的2008-2012年电离层TEC值为样本数据,分析了该方法在电离层平静期、活跃期预报高、中、低不同纬度电离层TEC值的精度以及TEC样本数据的长短对预报精度的影响等。实验结果表明：在电离层平静期和活跃期预报6天的平均相对精度可达83.3%和86.6%;而平均预报残差分别为0.18±1.9TECU和0.69±2.6TECU,其中预报残差小于3TECU分别达到90%和81%以上;而且两个时期都具有纬度越高相对精度越低而绝对精度越高的规律。此外,预报精度会随TEC样本序列长度增加而提高,但40天左右为其最佳样本长度,如超过此长度,其精度会逐渐降低;而相同样本数据的预报精度会随预报长度的增加而减小,初期并不明显,但超过30天其相对精度将随时间明显降低。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(6)
电离层总电子含量TEC(total electron content)是影响卫星导航定位的主要误差源之一。为了构建精确的电离层TEC模型,基于Chapman函数建立了基于物理机制的电离层TEC同化模型背景场,并着重以IGS发布的2008年4个时段低纬度、中纬度和高纬度地区的电离层TEC数据为样本,同化稀疏点上的已知电离层TEC值,分析模型计算值的残差和相对精度分布,利用模型对电离层TEC进行了2h短期预报和1d预报,并将1d的预报值和IGS发布值进行对比。实验结果表明:(1)由同化模型计算得到的TEC残差值超过92%分布在±2TECU以内,并且除边缘区域外,同化模型TEC计算值的相对精度均在90%以上;(2)2h和1d预报残差小于±3TECU的比例分别为81.8%和81.5%。 相似文献
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利用时间序列分析预报电离层TEC 总被引：5，自引：2，他引：3
以IGS发布的电离层总电子含量(total electron content,TEC)数据为样本,利用时间序列分析进行预报。将TEC时间序列分解为趋势项、周期项和随机项的组合,并利用相关系数和偏相关系数确定模型阶数。对IGS提供的2008年TEC数据进行预报分析,结果表明,采用时间序列分析能达到较高精度,预报7 d时的平均相对精度为87.75%,预报精度大于60%的预报值占所有预报值的95%以上,预报精度大于85%的预报值占所有预报值的72.6%,95.3%的预报残差小于±3 TECU。 相似文献
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针对单一电离层总电子含量(TEC)预报模型存在的缺陷，如受外界因素干扰较大、预报精度随预报时间的增加明显降低等，本文提出一种基于补充集合经验模态分解(CEEMD)电离层TEC组合预报模型。该模型实现电离层TEC预报的关键途径为：首先，利用CEEMD对TEC原始序列进行自适应分解，得到具有不同频率的分量并依据分量复杂度分析结果进行重构；其次，使用广义回归神经网络(GRNN)模型对高频分量进行建模与预报，使用Holt-Winters模型对低频分量进行建模与预报；最后，重构高频分量预报结果与低频分量预报结果得到电离层TEC预报值。根据太阳活动选取两段不同年积日、不同纬度电离层TEC序列进行实验，结果表明本文提出组合预报模型较单一的Holt-Winters模型、GRNN模型预报精度更高，在太阳活动平静期预报结果的平均相对精度为92.83%,在太阳活动剧烈期预报结果的平均相对精度为84.35%,对于长时间TEC预报也具有较好的效果，稳定性高。 相似文献
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电离层总电子含量TEC(Total Electron Content)是电离层的一个重要特征参数。对TEC的预报也已经成为电离层研究的一个热点。根据JS CORS中心提供的GPS观测数据,建立了区域实时多站多项式模型;并分别以模型计算得到的南京地区的电离层电子含量数据和苏州地区的电离层电子含量数据为样本,采用时间序列和BP神经网络融合模型进行了预报。结果表明,采用融合模型在短期预报中能够取得较好的效果,精度比时间序列模型提高20%左右。 相似文献
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将轮胎调和分析引入电离层TEC的模型化过程中,建立了基于轮胎调和分析的电离层TEC球谐系数模型,并对该模型进行详细的验证和分析。结果表明,本文模型计算精度高,系数截断为15阶时,恢复误差全年统计不超过4%,且除南、北极区外球谐模型具有很好的适用性。然后对该模型系数的时间序列特性进行了函数估计：引入逐级余差建模方法,使用趋势函数、功率谱分析、ARMA模型对球谐系数的时间序列进行分析,找出了模型系数时间序列变化的规律,构建了预报模型,实现了基于模型系数的预报,并对预报系数的精度变化问题和系数本身短期预报的数据积累时间进行分析,最终通过TEC的预报,验证了模型的精度。 相似文献
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应用半参数AR模型的电离层TEC建模与预测 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于时间序列分析的DDS(Dynamic Data System)建模法,对季节性的电离层总电子含量(TEC)时间序列观测值平稳化后建立自回归AR模型,提出以半参数AR模型对普通AR模型精化,并利用半参数AR模型对电离层TEC预报。实例分析表明:利用半参数AR模型对电离层TEC进行预报,在短期内半参数模型预报效果优于普通AR模型,但随着预报时间变长,则半参数模型预报精度明显下降,其预报效果则不如普通的AR模型。 相似文献
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胡文权 《测绘与空间地理信息》2023,(8):164-167
为了提高电离层TEC值的预报精度,建立更高精度的电离层TEC预报模型,本文在RBF神经网络模型的基础上引入奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)方法,构建新的电离层TEC预报模型。该组合模型首先通过SSA提取原始序列中的特征分量,避免噪声分量对预报结果的影响,其次将去噪后特征分量作为RBF神经网络模型的输入值。使用IGS中心提供的TEC数据序列进行模型验证,结果表明,无论是对平静期电离层TEC预报还是磁暴期电离层TEC预报,相比于单一的RBF神经网络模型预报结果,本文提出的SSA-RBF神经网络模型的预报结果均更优,其中平静期预报残差在2 TECU以内,磁暴期预报残差在3—4 TECU以内,验证了本文提出组合模型的优越性。 相似文献
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基于灰色组合模型的电离层电子含量预报 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高电离层VTEC预报的精度,该文采用GM(2,1)模型对电离层VTEC序列进行周期性趋势项提取,对其残差序列建立时间序列模型,形成灰色时序组合模型,进行电离层VTEC预报。实例计算结果表明,基于灰色时序组合模型的电离层VTEC预报精度较高,稳定性较好,且随着预报天数的增加,该模型的预报精度有所降低;高纬度地区的电离层VTEC预报精度最高、最为稳定,中纬度地区次之,而低纬度地区的预报精度最低、稳定性最差。 相似文献
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电离层参量的提取是开展电离层研究的基础,而数据同化技术则是获取电离层参量的一种重要手段。以NeQuick模型的输出作为背景场,Kalman滤波作为同化算法,利用数据同化技术实现区域电离层TEC重构,结果表明,数据同化方法重构的倾斜总电子含量（TEC）和垂直TEC与实测值较为一致。相比NeQuick模型及全球电离层地图（GIM）数据,数据同化方法重构得到的TEC的平均误差和标准差均有明显的降低,实测数据验证了数据同化技术在区域TEC重构中的精度和可靠性。 相似文献
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电离层总电子含量(TEC)会使合成孔径雷达干涉测量(In SAR)信号产生相位延迟,进而影响生成DEM的精度,特别是对L和P等长波段信号的影响不可忽略。因此,针对不同TEC分布模式的电离层开展研究,构建了电离层对星载In SAR测高精度的影响模型,提出了相应的校正方法,并进行了仿真实验。实验表明对于特定波长的In SAR信号,不同TEC分布模式对In SAR测高精度的影响不同:TEC均匀分布的电离层模型对In SAR测高精度的影响较小,并可通过相位解缠、基线估计等环节进行很好的补偿;而TEC不均匀分布的电离层模型对In SAR精度的影响较大,仅靠相位解缠等过程不能较好地消除,必须通过向干涉图中加入电离层影响模型予以纠正。 相似文献
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本文在研究了目前存在方法的基础上,将数理统计中的方差分析周期叠加外推法应用于电离层短期预报,并对其作了改进。采用IGS提供的电离层TEC数据作为原始数据比较了该方法改进前后的预报精度,分别利用中国区域内不同地理位置的40天的数据进行分析预报,预报结果显示改进后的方法预报精度可达到1.1TECU左右,优于改进前。改进后的预报效果依然与经纬度有关,在中国区域内随着纬度的减小、经度的增加,预报精度会降低。通过与目前常用方法比较分析,该方法预报结果精度较高、所需计算参数少、简单易行,可以较好地应用于电离层短期预报。 相似文献
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为了分析单站区域电离层总电子含量(total electron content,TEC)模型的适用范围和精度,基于2～15阶次球谐函数,分别建立了欧洲区域16个单站区域电离层TEC模型,生成了区域格网TEC,并与欧洲定轨中心(Center for Orbit Determination in Europe,CODE)、... 相似文献
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利用中国南部地区七个站点的2004年GPS观测数据,对赤道异常中国扇区电离层TEC的北驼峰位置和时间以及驼峰北侧电离层梯度进行了分析,结果表明:驼峰位置随季节改变,介于地理北纬17.5°～22.5°之间,冬季月份相对为低,分季月份相对为高,年平均位置约在北纬20°附近;驼峰出现时间也随季节在地方时13～16 h之间变化,冬季月份相对为早,夏季月份相对为晚,其出现时间的年平均值前者在地方时14 h前后,后者约在地方时15～16 h之间。驼峰区电离层TEC存在纬向梯度,其梯度也随地方时和季节而改变,夜侧梯度在地方时4.5 h前后为极小,且在不同季节其变化幅度不大,而日侧梯度在地方时13.5～16.5 h时段出现极大,且在不同季节差异较大,分季要高于冬季和夏季。 相似文献
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为提高电离层总电子含量（total electronic content,TEC）扰动探测参考背景值的预测精度,提出了多尺度自回归移动平均（autoregressive moving average,ARMA）残差修正模型。通过对比该方法、ARMA模型、四分位距法（inter quartile range,IQR）及滑动时窗法对TEC背景值的预测精度,结果显示修正模型预测的TEC背景值平均相对精度为89.78%,分别比ARMA模型、IQR及滑动时窗法高5.18%、1.41%和1.42%,且预测值的残差绝对值小于等于3.0 TECU的百分比为91.67%,明显优于其他3种方法,说明修正模型探测震前TEC异常是可行的。利用该方法探测2013-04-20芦山县Mw7.0级地震震前电离层TEC扰动情况,验证了该方法的有效性。实验结果表明,震前第9天和第13天电离层明显的正异常和震前第1~4天明显的负异常极可能是孕育地震引起的,且正异常主要出现在08:00-10:00 UT,而负异常主要集中在0:00-14:00 UT。 相似文献
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基于SAR成像模型和R-D定位模型,分析了电离层对星载SAR立体定位精度的影响,提出了相应的校正方法,并进行了仿真实验。实验表明对于特定波长的SAR信号,不同TEC分布模式组合对SAR立体像对定位精度的影响不同,校正效果也不同:当两幅影像对应的TEC分布均匀且大小相同时,电离层对SAR立体定位精度的影响小到可以忽略;当两幅影像由于拍摄季节不同导致TEC不同时,电离层影响很大,特别是距离向精度,其影响程度与两幅影像对应的TEC差值正相关,此时定向参数精化法校正效果很好;当电离层发生扰动时,电离层影响随着扰动程度的增大而增大,定向参数精化法有一定效果,但当电离层扰动很大时,校正效果明显减弱,还需要通过斜距直接校正法等其他方法予以校正。 相似文献