發(fā)布時間：2020-05-12 16:54

【摘要】：極光卵和太陽風(fēng)、磁層、電離層以及它們間的耦合過程有密切的聯(lián)系,其邊界和強(qiáng)度是重要的地球物理參數(shù)。因此,建立準(zhǔn)確的極光卵邊界和強(qiáng)度預(yù)測模型對空間物理的研究具有重要意義。在地球磁層活動強(qiáng)烈時,極光卵夜側(cè)區(qū)域出現(xiàn)點(diǎn)亮膨脹然后恢復(fù)正常水平的極光活動事件,稱為極光亞暴。極光亞暴對人類活動有很大影響。基于此,本文針對極光卵的建模方法以及極光活動事件即極光亞暴的預(yù)測方法展開詳細(xì)的分析與研究。針對現(xiàn)有模型對極光卵邊界預(yù)測準(zhǔn)確率不高的問題,本文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極光卵邊界預(yù)測模型。文中以空間環(huán)境參數(shù)作為輸入,分別利用誤差反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)建立了極光卵邊界的非線性預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極光卵邊界模型提高了極光卵邊界預(yù)測準(zhǔn)確率。針對目前極光卵強(qiáng)度預(yù)測模型中預(yù)測準(zhǔn)確率低的問題,本文提取了合理的極光卵強(qiáng)度特征并利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對極光卵強(qiáng)度特征建模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)格化特征的極光卵強(qiáng)度預(yù)測模型可較為準(zhǔn)確的預(yù)測極光卵的強(qiáng)度分布。針對已有極光卵強(qiáng)度預(yù)測模型中需要提取合理的極光強(qiáng)度特征,影響極光卵強(qiáng)度預(yù)測準(zhǔn)確率的問題,提出了基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的極光卵強(qiáng)度預(yù)測模型,避免了提取極光強(qiáng)度特征的過程。為使模型預(yù)測結(jié)果和真實(shí)數(shù)據(jù)更加一致,在網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)中增加了L1正則項(xiàng)和結(jié)構(gòu)相似度損失函數(shù)項(xiàng)。通過生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的對抗訓(xùn)練學(xué)習(xí),得到極光卵強(qiáng)度預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的極光卵強(qiáng)度模型提高了極光卵強(qiáng)度預(yù)測的準(zhǔn)確率。針對目前基于極光圖像的亞暴檢測方法不適用于時間分辨率低、空間分辨率高的中低軌衛(wèi)星數(shù)據(jù)的問題。本文提出了一種基于高分辨率紫外極光卵圖像的亞暴預(yù)測方法。本文通過判斷極光圖像中是否含有西行浪涌結(jié)構(gòu)判斷極光圖像是否處于亞暴發(fā)生階段。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于高分辨率紫外極光卵圖像的亞暴預(yù)測方法在一定程度上解決了低時間分辨率極光圖像的亞暴預(yù)測問題。
【圖文】：

譯碼網(wǎng)絡(luò)和 U_Net 網(wǎng)絡(luò)示意圖..._SEPAB 模型中生成網(wǎng)絡(luò) G _SEPAB 模型中判別網(wǎng)絡(luò) D 機(jī)劃分訓(xùn)練/測試數(shù)據(jù)時三種模型照時間順序劃分訓(xùn)練/測試數(shù)據(jù)時機(jī)劃分訓(xùn)練/測試數(shù)據(jù)時三種模型照時間順序劃分訓(xùn)練/測試數(shù)據(jù)時機(jī)劃分訓(xùn)練/測試數(shù)據(jù)時三種模型序劃分訓(xùn)練/測試數(shù)據(jù)時三種模型機(jī)劃分訓(xùn)練/測試數(shù)據(jù)時三種模型序劃分訓(xùn)練/測試數(shù)據(jù)時三種模型態(tài)學(xué)處理示意圖 ...........................TS 候選區(qū)域示意圖......................實(shí)數(shù)據(jù)上 WTS 判定流程圖.........測數(shù)據(jù)上 WTS 判定流程圖.........檢事件示例圖 ...............................檢事件示例圖 ...............................

又CGAN訓(xùn)練討程圖
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TN23;P35

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本文編號：2660543