EWT-Elman组合模型短期电离层TEC预报

针对电离层总电子含量(TEC)非线性、高噪声的特点,建立基于经验小波变换(EWT)和Elman神经网络的短期电离层组合预报模型。运用该模型对不同地磁环境的电离层TEC时间序列进行建模预报,结果表明,EWT-Elman组合模型可反映电离层TEC的变化特征,地磁平静期预测平均相对精度为93%,均方根误差为1.04 TECu;地磁扰动期预测平均相对精度为92.4%,均方根误差为2.18 TECu。单一Elman模型、EMD-Elman组合模型以及EWT-BP组合模型在地磁平静期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为1.33 TECu;地磁扰动期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为2.57 TECu。对比其他模型,本文方法预测效果最优。     

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....     

BP神经网络和ARMA模型在中纬度TEC短期预测中的对比分析

在充分考虑TEC序列非平稳、非线性、高噪声特性前提下,以IGS提供的2017年电离层TEC格网数据为基准,运用BP神经网络和ARMA两种模型分别进行TEC 3 d预测,重点分析两种模型在不同季节时段、不同电离层活跃强度及不同样本长度下的TEC预测性能及精度.结果表明,在不同时段,两种模型均能很好地反映TEC的变化特性,...     

基于SSA-LSTM的短期电离层TEC组合预报模型

针对电离层总电子含量(TEC)时间序列具有高噪声、非线性和非平稳的特性,在奇异谱分析基础上,融合长短期记忆神经网络模型构建短期电离层组合预报改进模型,并对磁暴期、磁平静期的电离层TEC预报精度进行分析。结果表明,在磁暴期和磁平静期,该模型预报3 d的TEC相对精度分别为91.17%和95.46%,比单一LSTM模型分别提高4.92百分点和3.17百分点。     

基于EWT-ARMA的短期电离层TEC预测模型

针对电离层总电子含量（TEC）数据非线性、非平稳的特点,在自回归移动平均（ARMA）模型的基础上,结合经验小波变换（EWT）,提出一种组合的短期电离层预测方法。采用IGS提供的电离层TEC格网数据进行实验,通过对比分析可知,相较于单一ARMA模型,本文组合模型在太阳活动低年和太阳活动高年5 d内的平均相对精度分别提高4.8%和2.8%,前1 d内组合模型的平均相对精度分别提高7%和6.1%。     

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%。     

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。     

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。     

贝叶斯正则化的Elman神经网络电离层TEC预报模型

利用2017年中低纬电离层总电子含量、地磁活动指数、年积日等参数,首次建立基于贝叶斯正则化(Bayesian regularization)的Elman回归神经网络(BR-Elman)的电离层TEC预报模型。同时,根据地磁活动指数的变化特征,分别进行平静电离层和扰动电离层预报建模。实验结果表明,该方法在平静期5 d预测值的均方根误差为1.19 TECu,残差为1.03 TECu,相关系数为0.93;在扰动期5 d预测值均方根误差为1.34 TECu,残差为1.01 TECu,相关系数为0.91。贝叶斯正则化的BP神经网络模型以及传统BP神经网络模型在平静期与扰动期5 d的预测上,均方根误差最小为1.87 TECu,残差最小为1.50 TECu,相关系数最优为0.87。通过对比分析,该模型较其他2个模型的预报效果有明显改善。     

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。     

MEEMD-Elman神经网络的电离层TEC预报模型

利用IGS中心提供的不同纬度的电离层TEC值,建立基于改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)算法和Elman回归神经网络(ERNN)模型相结合的电离层TEC预报模型。实验结果表明,在低、中、高不同纬度采用本文方法预报5 d电离层TEC的预测值的均方根误差最优可达到0.96 TECu,相对精度最优达到95.4%,精度较EMD-ERNN模型及单一ERNN模型有显著提高。     

附加GIM约束的全球电离层建模

针对目前地基GNSS台站在全球分布不均匀,导致南半球海洋和中高纬地区出现与实际不符的VTEC为负值的问题,利用IGS前1 d的最终GIM作为虚拟观测值对TEC可能为负值的地区进行约束,结合GNSS数据建立全球电离层模型(称为SGG模型),并用2014年200多个IGS台站数据对模型进行验证。结果表明,各台站VTEC的RMS优于3 TECu(赤道异常区域RMS在5~7 TECu)。同时SGG能有效消除南半球海洋(40°~90°S)VTEC为负的情况,且对原有非负VTEC几乎没有影响(其变化小于2 TECu)。SGG的卫星DCB与CODE 相比,RMS和MEAN分别优于0.2 ns和0.04 ns,不同纬度带SGG与CODE的接收机DCB估值变化基本一致,两者之差基本在1 ns以内。     

ARMA模型在地震电离层TEC异常探测中的应用

基于IGS数据分析中心提供的全球电离层TEC数据,利用时间序列分析理论中的ARMA模型对2008-05-12汶川Ms8.0地震的电离层TEC资料进行处理,将ARMA模型TEC预报值作为电离层TEC背景参考值,对地震前后的电离层TEC进行异常探测研究。结果表明,在取得了与其他研究方法结果基本一致的基础上,新发现震前第13d、12d、10d、7d也存在电离层TEC异常扰动现象。说明以全球电离层TEC数据为基础,利用ARMA模型同样能有效探测到震前电离层TEC异常扰动现象,并达到较高精度。     

2003年1 0月29～31日太阳耀斑对中国大陆电离层扰动的GPS监测与分析

利用“中国地壳运动观测网络”工程中28个GPS基准站和中国周边地区10个IGS站的GPS观测数据,研究了2003年10月29日～31日期间,X10级太阳耀斑引起的中国大陆电离层总电子含量(TEC)的变化特征,分析了本次太阳磁暴对我国不同地区电离层的影响。结果表明。太阳耀斑对中国大陆电离层的影响从29日中午10～1l时开始,其影响强度与纬度有关,纬度越低。影响越大。且自东向西移动。TEC最大值达到120TEC。峰值比正常情况下高40多个TECU;且下午电离层对耀斑的响应强烈。     

2018-08-25~29期间全球电离层TEC对地磁暴的响应分析

使用IGS提供的全球电离层地图对2018-08-26地磁暴期间TEC变化进行分析,利用滑动四分位距法提取全球TEC扰动特征,并初步探讨此次磁暴引起的电离层扰动响应机制。结果表明：1）磁暴主相期间,除北极地区外电离层TEC主要表现为正相扰动;在恢复相期间,电离层TEC在北半球呈现长期负扰,而在南半球则相反。2）磁暴期间全球电离层TEC扰动与热层成分O/N₂变化有关。星际磁场南向期间,东向快速穿透电场对全球日间电离层TEC正扰具有很大影响,高能粒子的沉降作用可能是高纬和极区TEC发生正扰的原因;夏冬季节环流会促进电离层在磁暴恢复相阶段的南北不对称响应。     

电离层高阶项延迟对GPS载波相位观测值及基线的影响

为研究电离层高阶项延迟及其影响,采用IGS提供的实测数据与产品,结合具体实验讨论地磁模型、TEC数据模式、GPS频率及测站分布等对电离层高阶项延迟的影响,分析不同TEC获取方式与地磁模型处理模式下的电离层高阶项延迟对基线的影响.实验表明,利用不同方式获取的TEC是影响电离层高阶项延迟的关键因素,其对载波相位观测值的影响...     

基于北斗GEO卫星的磁暴期间电离层TEC响应分析

基于亚太地区北斗GEO卫星数据对2017-05发生在中低纬度地区的磁暴现象进行研究,并使用北斗GEO卫星获取的TEC实测数据对全球电离层图的精度进行评估。进一步对磁暴引起的全球电离层TEC变化进行分析发现,电离层TEC对磁暴的响应出现在磁暴主相开始1~4 h之后,最大扰动值达到20 TECu以上。     

基于离散系统卡尔曼滤波的电子含量预报分析

使用中国地壳运动观测网络基准站的数据,拟合电离层VTEC模型的参数,提出了利用离散系统卡尔曼滤波方程预报电离层TEC的方法,并对2002年9月10日和2002年9月14日特定时刻的TEC进行了预报和分析,其半小时内的预报精度达到2.5 TECU,实验证明可以利用该方法对某些电离层活动进行有效预报。     

一种利用GNSS三频观测值计算绝对电离层TEC的方法

利用GNSS 3个频率观测值两两组合计算获得电离层总电子含量（TEC）值,加入IGS提供的硬件延迟偏差产品对不同频率间的硬件延迟偏差进行改正。结果表明,经硬件延迟偏差改正后,不同双频组合获得的TEC偏差显著缩小。在此基础上,提出了一种合成最终TEC的方法。     

GNSS多系统组合PPP解算方法与成果分析

研究GPS、GLONASS和BDS三系统组合精密单点定位（PPP）,包括函数模型、对流层延迟参数和差分码偏差(DCB)参数的解算方法。利用C++语言编制3系统组合PPP程序,分析MEGX网12个连续跟踪站1周观测数据,结果表明,无电离层组合模型和非组合模型的收敛速度和定位精度相当,同一测站在不同时间的收敛速度无明显差异,但非组合模型采用先验电离层信息约束可提高定位的收敛速度。多系统组合定位能改善PDOP值,提高收敛速度和定位精度;3系统组合PPP的水平坐标精度约3 cm,高程精度约5 cm,优于3个系统单独定位或2个系统组合定位的精度;当卫星遮挡较大时,多系统PPP结果较单系统更为稳定。