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分类号
杂志ISSN号
基于KF-LSTM组合模型的短期电离层TEC预测
作者姓名:
李磊
黎竞
杨晨
作者单位:
大连海事大学理学院
基金项目:
国家自然科学基金(61601078);
摘 要:
针对电离层总电子含量(TEC)时间序列非线性、非平稳性等特点,提出以卡尔曼滤波对电离层TEC数据进行预处理为基础,融合长短期记忆神经网络模型,构建KF-LSTM短期电离层组合模型预测TEC的方法,并利用该模型预测2016年和2018年4个时段的高、中、低纬度及赤道地区36个格网点提前1 d的电离层TEC。结果表明,KF-LSTM组合模型预测效果优于传统BP神经网络模型和单纯的LSTM模型。在赤道地区,其预测效果与C1PG模型相当;在15°~75°N地区,其预测效果优于C1PG模型。
关 键 词:
电离层TEC
卡尔曼滤波
长短期记忆神经网络
短期预测
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