| BP神经网络模型的电离层预报精度评估 |
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| 引用本文： | 宋秉红.BP神经网络模型的电离层预报精度评估[J].全球定位系统,2023(5):79-82+102. |
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| 作者姓名： | 宋秉红 |
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| 作者单位： | 兰州城市建设设计研究院有限公司 |
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| 摘 要： | 针对电离层电子总含量(total electron content,TEC)时间序列高噪声、非线性和非平稳的动态序列的特点，基于反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型对欧洲定轨中心(Centre for Orbit Determination in Europe,CODE)提供的电离层格网(global ionosphere maps,GIM)数据产品中低纬度、中纬度、高经纬格网点TEC数据和对应的时间点、经纬度、太阳射电通量F10.7数据、赤道地磁活动指数Dst、全球地磁活动指数Kp数据进行样本训练并进行电离层预报.结果表明：基于BPNN模型能够较好地预报低纬度、中纬度和高纬度电离层TEC数值，平均相对精度分别到达了90.5%、88.7%、85.35%，残差均值分别为1.505 TECU、1.595 TECU、1.885 TECU，平均均方根误差(root mean square error,RMSE)值分别为1.94 TECU、2.13 TECU、3.08 TECU.
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| 关 键 词： | 电离层 反传播神经网络(BPNN) 预报 相对精度 |
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