作者：吉长东; 王强; 沈祎凡; 潘飞非线性自回归神经网络电离层预报时间序列经验模态分解总电子含量
摘要：为了进一步提高TEC的预报精度,针对TEC时间序列高噪声、非平稳、包含线性和非线性动态序列的特性,运用经验模态分解和非线性自回归动态神经网络,基于分解-预测-重构的思想构建EMD-NAR预测模型;并对比分析EMD-NAR组合模型和单一模型的预报精度,同时运用EMD-NAR预测模型分析不同环境下的电离层TEC时间序列。实验结果表明EMD-NAR动态神经网络模型能很好地反映电离层TEC的变化特性,平静期和活跃期的预测平均相对精度分别为94%和88.3%,预报残差小于1个TECu的分别占71%和68.5%,小于3个TECu的分别占90.3%和87.5%。
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