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扰动条件下极区电离层N_(m)F_(2)预测研究
1
作者
徐盛
牛月娟
李培豪
《极地研究》
CSCD
北大核心
2024年第4期544-554,共11页
利用南极中山站和北极特罗姆瑟站的电离层长期观测数据,结合时间序列预测模型Prophet、LSTM和多项式回归算法,构建了一种新型机器学习组合模型——PLPR,用于预测地磁扰动条件下极区台站电离层未来1 h的F_(2)层峰值电子密度(N_(m)F_(2))...
利用南极中山站和北极特罗姆瑟站的电离层长期观测数据,结合时间序列预测模型Prophet、LSTM和多项式回归算法,构建了一种新型机器学习组合模型——PLPR,用于预测地磁扰动条件下极区台站电离层未来1 h的F_(2)层峰值电子密度(N_(m)F_(2))。结果表明,地磁扰动条件下,PLPR组合模型的预测结果能够较好地反映两个台站N_(m)F_(2)的日变化趋势,其预测精度在极隙区纬度的中山站要优于极光带纬度的特罗姆瑟站。与国际参考电离层IRI-2016模型和单一时间序列预测模型Prophet和LSTM相比,PLPR模型具有更好的预测效果。
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关键词
极区
电离层
地磁扰动
F_(2)层峰值电子密度(N_(m)F_(2))
电离层参数预报
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职称材料
题名
扰动条件下极区电离层N_(m)F_(2)预测研究
1
作者
徐盛
牛月娟
李培豪
机构
郑州轻工业大学电子信息学院
出处
《极地研究》
CSCD
北大核心
2024年第4期544-554,共11页
基金
国家自然科学基金项目(41804155)资助。
文摘
利用南极中山站和北极特罗姆瑟站的电离层长期观测数据,结合时间序列预测模型Prophet、LSTM和多项式回归算法,构建了一种新型机器学习组合模型——PLPR,用于预测地磁扰动条件下极区台站电离层未来1 h的F_(2)层峰值电子密度(N_(m)F_(2))。结果表明,地磁扰动条件下,PLPR组合模型的预测结果能够较好地反映两个台站N_(m)F_(2)的日变化趋势,其预测精度在极隙区纬度的中山站要优于极光带纬度的特罗姆瑟站。与国际参考电离层IRI-2016模型和单一时间序列预测模型Prophet和LSTM相比,PLPR模型具有更好的预测效果。
关键词
极区
电离层
地磁扰动
F_(2)层峰值电子密度(N_(m)F_(2))
电离层参数预报
Keywords
polar region ionosphere
geomagnetic disturbances
F_(2) layer peak electron density(N_(m)F_(2))
ionospheric parameter prediction
分类号
P352.7 [天文地球—空间物理学]
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作者
出处
发文年
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1
扰动条件下极区电离层N_(m)F_(2)预测研究
徐盛
牛月娟
李培豪
《极地研究》
CSCD
北大核心
2024
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