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使用中国地壳运动观测网络基准站的数据,拟合电离层VTEC模型的参数,提出了利用离散系统卡尔曼滤波方程预报电离层TEC的方法,并对2002年9月10日和2002年9月14日特定时刻的TEC进行了预报和分析,其半小时内的预报精度达到2.5 TECU,实验证明可以利用该方法对某些电离层活动进行有效预报。 相似文献
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利用CODE GIM数据分析了2008年5月12日汶川地震和2010年4月14日青海玉树地震震前电离层TEC变化。以震前10天TEC中位数为基准,1.5倍标准差为误差限值,并考虑相应时期的太阳和地磁活动水平（Dst指数和Kp指数）,对震前电离层异常的分布进行了分析。结果表明,两次地震震前几天内都有TEC异常出现。 相似文献
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2003年1 0月29～31日太阳耀斑对中国大陆电离层扰动的GPS监测与分析 总被引：7，自引：4，他引：3
利用“中国地壳运动观测网络”工程中28个GPS基准站和中国周边地区10个IGS站的GPS观测数据,研究了2003年10月29日～31日期间,X10级太阳耀斑引起的中国大陆电离层总电子含量(TEC)的变化特征,分析了本次太阳磁暴对我国不同地区电离层的影响。结果表明。太阳耀斑对中国大陆电离层的影响从29日中午10～1l时开始,其影响强度与纬度有关,纬度越低。影响越大。且自东向西移动。TEC最大值达到120TEC。峰值比正常情况下高40多个TECU;且下午电离层对耀斑的响应强烈。 相似文献
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EOF-LSTM神经网络的电离层TEC预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为有效利用电离层总电子含量序列的时间信息,提出一种经验正交函数分解与长短期记忆神经网络组合的预报模型,利用IGS提供的云南地区TEC格网数据,分别对不同地点和不同时段的电离层进行建模预报。实验结果表明,该模型在同一时段预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.83 TECu,较单一模型减小16%,其平均相对精度最优达91.56%,较单一模型增加7%;在同一地点预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.86 TECu,较单一模型减小25%,其平均相对精度最优达90.74%,较单一模型增加7%。 相似文献
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针对基于神经网络的电离层TEC短期预报存在精度较低、易陷入局部最优的问题,利用CODE中心提供的TEC数据及地磁活动指数,建立基于麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的电离层TEC短期预报模型,并通过BP模型、Elman模型及SSA-Elman组合模型分别对电离层平静期和扰动期中低纬度TEC进行5 d连续预报.... 相似文献
17.
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18.
贝叶斯正则化的Elman神经网络电离层TEC预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2017年中低纬电离层总电子含量、地磁活动指数、年积日等参数,首次建立基于贝叶斯正则化(Bayesian regularization)的Elman回归神经网络(BR-Elman)的电离层TEC预报模型。同时,根据地磁活动指数的变化特征,分别进行平静电离层和扰动电离层预报建模。实验结果表明,该方法在平静期5 d预测值的均方根误差为1.19 TECu,残差为1.03 TECu,相关系数为0.93;在扰动期5 d预测值均方根误差为1.34 TECu,残差为1.01 TECu,相关系数为0.91。贝叶斯正则化的BP神经网络模型以及传统BP神经网络模型在平静期与扰动期5 d的预测上,均方根误差最小为1.87 TECu,残差最小为1.50 TECu,相关系数最优为0.87。通过对比分析,该模型较其他2个模型的预报效果有明显改善。 相似文献
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通过测试选取合适的时间序列长度，分析地磁指数，排除磁暴与地磁活动的影响，针对电离层TEC值的周期性变化及其随纬度的不均匀分布规律，采用季节性时间序列模型SARIMA和指数平滑模型Holt-Winters，利用IGS中心提供的TEC格网数据，对北半球不同纬度的48个区域进行预报，并通过定义日均相对精度和均方根误差来评定预报精度。结果表明，3种模型均能较好地反映电离层TEC值的周期性变化，但均方根误差随纬度的降低总体呈现增长趋势，且在北纬25°与55°表现为极大值，在北纬45°表现为极小值。 相似文献
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针对电离层总电子含量(TEC)非线性、高噪声的特点,建立基于经验小波变换(EWT)和Elman神经网络的短期电离层组合预报模型。运用该模型对不同地磁环境的电离层TEC时间序列进行建模预报,结果表明,EWT-Elman组合模型可反映电离层TEC的变化特征,地磁平静期预测平均相对精度为93%,均方根误差为1.04 TECu;地磁扰动期预测平均相对精度为92.4%,均方根误差为2.18 TECu。单一Elman模型、EMD-Elman组合模型以及EWT-BP组合模型在地磁平静期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为1.33 TECu;地磁扰动期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为2.57 TECu。对比其他模型,本文方法预测效果最优。 相似文献