【摘要】：電離層總電子含量TEC(Total Electron Content)是電離層的一個重要特征參數(shù)。對TEC的預報也已經成為電離層研究的一個熱點。根據(jù)JS CORS中心提供的GPS觀測數(shù)據(jù),建立了區(qū)域實時多站多項式模型;并分別以模型計算得到的南京地區(qū)的電離層電子含量數(shù)據(jù)和蘇州地區(qū)的電離層電子含量數(shù)據(jù)為樣本,采用時間序列和BP神經網(wǎng)絡融合模型進行了預報。結果表明,采用融合模型在短期預報中能夠取得較好的效果,精度比時間序列模型提高20%左右。
[Abstract]:The ionospheric total electron content (TEC (Total Electron Content) is an important characteristic parameter of the ionosphere. The prediction of TEC has also become a hot topic in ionospheric research. According to the GPS observation data provided by JS CORS center, the real time multistation polynomial model of the region is established. The data of ionospheric electron content in Nanjing and Suzhou are taken as samples, respectively, and the fusion model of time series and BP neural network is used to predict the data. The results show that the fusion model can achieve good results in short-term prediction, and the precision is about 20% higher than that of time series model.
【作者單位】： 蘇州市測繪院有限責任公司;東南大學交通學院;
【分類號】：P228.4

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本文編號：2395394