發(fā)布時(shí)間：2021-10-10 23:04

　　F_10.7指數(shù)作為大氣密度經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷闹匾斎雲(yún)⒘?其預(yù)報(bào)精度直接影響航天器軌道預(yù)報(bào)精度.研究發(fā)現(xiàn),太陽活動(dòng)表現(xiàn)出長(zhǎng)時(shí)間尺度上平均11年和中短時(shí)間尺度平均27天的周期性變化特征.依據(jù)這一觀測(cè)事實(shí),基于長(zhǎng)短期記憶單元（Long Short-term Memory,LSTM）遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行F_10.7指數(shù)未來27天的中期預(yù)報(bào).利用一個(gè)連續(xù)長(zhǎng)時(shí)段F_10.7數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)模型,分別預(yù)測(cè)太陽活動(dòng)高低年未來27天的F_10.7指數(shù).結(jié)果表明,太陽活動(dòng)高年的第27天F_10.7指數(shù)預(yù)報(bào)平均相對(duì)誤差最優(yōu)可達(dá)10%以內(nèi),低年最優(yōu)可達(dá)2%以內(nèi). 

【文章來源】：空間科學(xué)學(xué)報(bào). 2020,40(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

圖１?ＬＳＴＭ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??Ｆｉｇ．?１?ＬＳＴＭ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??

０００次平??均時(shí)間為４〇ｍｉｎ，而采用Ａｄａｄｅｌｔａ，算法訓(xùn)練平均時(shí)??間為３５?ｍｉｎ．因此，基于Ａｄａｍ梯度下降算法訓(xùn)練稍??慢，但預(yù)報(bào)誤差更小，趨近于１，綜合考慮選擇Ａｄａｍ??算法．當(dāng)學(xué)習(xí)率為０．００１時(shí)，誤差最小，因此這里學(xué)習(xí)??率設(shè)置為０．００１．當(dāng)訓(xùn)練到１０００次時(shí)誤差下降幅度??趨平，增加訓(xùn)練次數(shù)對(duì)提高預(yù)報(bào)精度幫助不大，因此??這里選擇訓(xùn)練次數(shù)為１０００．??２．３訓(xùn)練模型構(gòu)建與指數(shù)預(yù)測(cè)??預(yù)報(bào)過程包含數(shù)據(jù)選娶參數(shù)確定、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)??報(bào)三個(gè)部分，具體過程如圖４所示．以ｐｙｔｈｏｎ作為??模型構(gòu)建語言，采用ｇｏｏｇｌｅ在２０１５年１１月研發(fā)的??第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ庫；根據(jù)２．２節(jié)??確定的學(xué)習(xí)率、隱藏神經(jīng)元數(shù)、輸入量長(zhǎng)度參數(shù)構(gòu)??建訓(xùn)練模型；利用２．１節(jié)選定的訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)??練，然后輸入測(cè)試集數(shù)據(jù)完成模型測(cè)試評(píng)估．??Ｔｒａｉｎｉｎｇ?ｔｉｍｅｓ??圖３不同學(xué)習(xí)率下Ａｄａｍ及Ａｄａｄｅｌｔａ梯度??下降算法訓(xùn)練后的誤差對(duì)比??Ｆｉｇ．?３?Ｅｒｒｏｒ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｔｒａｉｎｉｎｇ?ｂｅｔｗｅｅｎ?Ａｄａｍ?ａｎｄ??Ａｄａｄｅｌｔａ?ｇｒａｄｉｅｎｔ?ｄｅｓｃｅｎｔ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｗｉｔｈ??ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｌｅａｒｎｉｎｇ?ｒａｔｅｓ??３結(jié)果評(píng)估??３．１評(píng)估指標(biāo)??參考ＳＷＰＣ和中科院空間環(huán)境預(yù)報(bào)中心官網(wǎng)上??的評(píng)估方法，選�。硞�(gè)評(píng)估量，分別為平均絕對(duì)誤??差Ｉｍａｅ、平均相對(duì)誤差Ｉｍｒｅ和均方根差Ｌｒｍｓｅ．??平均絕對(duì)誤差是全部單次預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值偏差??絕對(duì)值的均值．平均絕對(duì)誤差能更好地反映預(yù)報(bào)值誤??差的實(shí)際情況．

■?Ｍｅａｓｕｒｅｄ??卜?ｏｒｅｃａｓｔ??１９９９??２０００??２００２??２００３??２００５??２００６??Ｄａｔｅ??１８４??為了檢驗(yàn)本文方法對(duì)ｆ１ｑ．７指數(shù)中短期波動(dòng)情??況的預(yù)測(cè)能力，隨機(jī)選擇１９９８，?１９９９，?２００２，?２００５年??的巧０．７數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，數(shù)據(jù)包含太陽活動(dòng)低年、上升??下降年和高峰年．相關(guān)系數(shù)能夠檢驗(yàn)預(yù)報(bào)方法的??適用性和穩(wěn)定性，因此利用預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)測(cè)值的相關(guān)??性系數(shù)ｉ？表征此能力．圖９為各年度第２７天的朽０．７??指數(shù)預(yù)報(bào)情況．其中１９９８年預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)測(cè)值的相??關(guān)性系數(shù)ｉ？最高，為０．６０，該年處于太陽活動(dòng)水平??上升階段；２００５年最低，為０．４０，該年處于太陽活動(dòng)??水平較低階段．在太陽活動(dòng)高年和下降年，相關(guān)性系??數(shù)ｉ？范圍為０．４？０．５．因此，相對(duì)太陽活動(dòng)低年，太??陽活動(dòng)高年預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)測(cè)值相關(guān)性更高，此時(shí)對(duì)??巧０．７指數(shù)波動(dòng)的預(yù)測(cè)能力相對(duì)較強(qiáng)．因此，該方法??在太陽活動(dòng)水平較高時(shí)具有一定適用性，能夠預(yù)測(cè)出??多數(shù)的波動(dòng)情況，但是指數(shù)幅度預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性較差．??Ｃｈｉｎ．?Ｊ．?Ｓｐａｃｅ?Ｓｃｉ．空間科學(xué)學(xué)報(bào)?２０２０，?４０（２）??４結(jié)論??通過對(duì)Ｆ１Ｑ．７指數(shù)中期預(yù)報(bào)結(jié)果分析及與ＳＷ－??ＰＣ和文獻(xiàn)［７］預(yù)報(bào)結(jié)果的對(duì)比分析，得出如下結(jié)論．??（１）在太陽活動(dòng)尚年，Ｆｌ〇．７指數(shù)預(yù)報(bào)誤差高于太??陽活動(dòng)低年，未來１？２７天Ｆ１Ｑ．７指數(shù)預(yù)報(bào)誤差隨著??預(yù)報(bào)天數(shù)增加先升高后趨于穩(wěn)定．??（２）基于ＬＳＴＭ方法能夠較好地預(yù)測(cè)Ｆ１０．７指數(shù)??變化趨勢(shì)，第２７天Ｆｉａ７的預(yù)報(bào)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)系??數(shù)在１９９９年最高，達(dá)到０．６．在太陽活

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3429320