【摘 要】
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电离层F2层临界频率（foF2）和总电子含量（Total Electron Content,TEC）是电离层2个重要的特征参数,对foF2和TEC的预测对无线电波传播、卫星导航和短波通讯系统具有重要的意义。本文工作主要由两部分构成,第一部分是基于传统神经网络算法的电离层foF2预测;另一部分是基于深度学习神经网络算法的电离层TEC短时预测。第一部分工作选用了中国电波传播研究所的9个垂测站从1990
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电离层F2层临界频率（foF2）和总电子含量（Total Electron Content,TEC）是电离层2个重要的特征参数,对foF2和TEC的预测对无线电波传播、卫星导航和短波通讯系统具有重要的意义。本文工作主要由两部分构成,第一部分是基于传统神经网络算法的电离层foF2预测;另一部分是基于深度学习神经网络算法的电离层TEC短时预测。第一部分工作选用了中国电波传播研究所的9个垂测站从1990到2003年包含一个太阳活动周期的foF2数据。为了提高基于传统反向传输（Back Propagation,BP）神经网络的电离层foF2预测的精度,我们采用了一种改进粒子群优化神经网络的方法,对BP网络的初始权值进行优化,防止出现神经网络训练中的局部最优。通过比较基于粒子群优化的神经网络预测结果与遗传算法优化的神经网络预测结果,我们发现对于BP神经网络,两种方法都有很好的性能。通过和电离层经验模型国际参考电离层模型（International Reference Ionosphere 2016,IRI2016）结果进行对比的结果表明,本文提出的自适应变异粒子群优化神经网络能有效提高foF2的预测精度,并在低纬地区有更好的预测效果。第二部分工作选用了国际GPS服务（International GNSS Service,IGS）提供全球TEC数据和IRI2016模型提供的TEC数据。我们构建了一种深度学习神经网络模型,用于对中国地区和欧洲地区的序列化的TEC map进行了平静时期和暴时提前2小时、6小时、12小时、18小时和24小时预测,通过该模型的预测结果和IRI模型提供的TEC数据进行对比分析,我们发现使用深度学习神经网络模型在进行短时预报上的效果明显好于IRI2016模型。结合两个地区的结果,我们得出基于深度学习神经网络算法的模型能有效提高TEC map的预测精度,在弱磁暴时期也有着不错的预测效果。
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