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基于Holt-Winters的电离层总电子含量预报

利用IGS中心提供的不同经纬度平静期、活跃期14 d的电离层TEC格网点数据,以前8 d的TEC值作为样本序列,分别采用Holt-Winters加法模型和乘法模型建立TEC预报模型,并预报后6 d的TEC值。结果表明,无论在电离层平静期还是活跃期,2种模型所得预报结果大致相同,并与实际观测数据吻合较好,但加法模型的预测结果能更好地反映电离层TEC的变化特性。     

2019-05-26秘鲁北部地震前低纬电离层变化分析北大核心CSCD

针对2019-05-26秘鲁北部M W8.0地震,利用CODE-TEC数据和GPS-TEC实测数据,分析此次地震前上空电离层总电子含量和电离层赤道异常变化。利用地震前2019-05-10~26总电子含量格网数据分析震前电离层赤道异常变化和电离层TEC随地理纬度的异常变化;然后利用RIOP和GLPS站的GPS-TEC数据,统计分析地震前电离层TEC日变化异常。结果表明,地震发生前3 d,电离层赤道异常“双峰”消失,且电离层TEC含量显著减少,可达10 TECu左右。在地震发生前3 d 16:00~20:00 UT,电离层TEC随纬度变化呈现双峰曲线特征,震中附近存在低谷,且在该期间RIOP和GLPS站电离层TEC也出现显著减少现象。     

Prophet-Elman残差改正电离层TEC短期预报模型

针对电离层TEC非线性、非平稳的特点,建立一种基于Prophet与Elman神经网络相结合的残差改正电离层短期预报模型。利用该模型对IGS提供的不同太阳活动程度期间的电离层TEC时间序列进行建模预报。结果显示,改正模型能够反映电离层TEC的变化特征,在太阳活动低年和太阳活动高年预报的平均相对精度分别为92.9%和92.2%,均方根误差分别为0.94 TECu和1.77 TECu,精度较Prophet-Elman模型及单一Elman模型有显著提高。     

EOF-LSTM神经网络的电离层TEC预报模型

为有效利用电离层总电子含量序列的时间信息,提出一种经验正交函数分解与长短期记忆神经网络组合的预报模型,利用IGS提供的云南地区TEC格网数据,分别对不同地点和不同时段的电离层进行建模预报。实验结果表明,该模型在同一时段预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.83 TECu,较单一模型减小16%,其平均相对精度最优达91.56%,较单一模型增加7%;在同一地点预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.86 TECu,较单一模型减小25%,其平均相对精度最优达90.74%,较单一模型增加7%。     

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基于残差修正的ARMA模型探测门源MS6.4地震前电离层TEC异常

为提高震前电离层总电子含量(TEC)异常探测的精度,提出利用ARMA模型对预测数据进行残差修正得到TEC参考背景值,并设定相对误差和绝对误差相互制约的限差判决门限。通过对2016-01-21青海门源M_S6.4地震进行研究,验证该方法的有效性。结果表明,震前第5天存在明显的TEC异常现象,震中及附近更大区域内会形成异常范围集中的电离层异常区域,TEC异常峰值点位于震中偏南方向;震中位置与异常区域的中心点并不重合,震中位于负异常区偏东方向、正异常区偏南方向。     

基于CODE GIM的震前电离层TEC异常分析

利用CODE GIM数据分析了2008年5月12日汶川地震和2010年4月14日青海玉树地震震前电离层TEC变化。以震前10天TEC中位数为基准,1.5倍标准差为误差限值,并考虑相应时期的太阳和地磁活动水平（Dst指数和Kp指数）,对震前电离层异常的分布进行了分析。结果表明,两次地震震前几天内都有TEC异常出现。     

基于SSA-Elman神经网络的电离层TEC短期预报模型

针对基于神经网络的电离层TEC短期预报存在精度较低、易陷入局部最优的问题,利用CODE中心提供的TEC数据及地磁活动指数,建立基于麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的电离层TEC短期预报模型,并通过BP模型、Elman模型及SSA-Elman组合模型分别对电离层平静期和扰动期中低纬度TEC进行5 d连续预报....