留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

利用神经网络技术提前一小时预报Dst指数

陈春 孙树计 许正文 赵振维 吴振森

陈春, 孙树计, 许正文, 赵振维, 吴振森. 利用神经网络技术提前一小时预报Dst指数[J]. 空间科学学报, 2011, 31(2): 182-186. doi: 10.11728/cjss2011.02.182
引用本文: 陈春, 孙树计, 许正文, 赵振维, 吴振森. 利用神经网络技术提前一小时预报Dst指数[J]. 空间科学学报, 2011, 31(2): 182-186. doi: 10.11728/cjss2011.02.182
Chen Chun, Sun Shuji, Xu Zhengwen, Zhao Zhenwei, Wu Zhensen. Index Forecasting Method Based on Neural Network Techniques[J]. Chinese Journal of Space Science, 2011, 31(2): 182-186. doi: 10.11728/cjss2011.02.182
Citation: Chen Chun, Sun Shuji, Xu Zhengwen, Zhao Zhenwei, Wu Zhensen. Index Forecasting Method Based on Neural Network Techniques[J]. Chinese Journal of Space Science, 2011, 31(2): 182-186. doi: 10.11728/cjss2011.02.182

利用神经网络技术提前一小时预报Dst指数

doi: 10.11728/cjss2011.02.182
详细信息
    通讯作者:

    陈春

  • 中图分类号: P352

Index Forecasting Method Based on Neural Network Techniques

More Information
    Corresponding author: Chen Chun
  • 摘要: 利用神经网络技术并考虑地磁活动的周期性, 提出了一种提前一小时预报Dst指数的方法. 网络的输入包括时间、季节、当前时刻及其一阶增量、二阶增量、前27天Dst指数的平均值. 以下一时刻Dst指数作为输出对网络进行训练, 训练好的网络可以提前一小时预报Dst指数. 分别用1985年、1986年、1990年和1991年Dst指数数据进行检验. 结果表明, 预报结果与观测数据符合较好, Dst指数预报误差的均方根分别为4.00 nT, 3.72 nT, 5.35 nT, 6.82 nT. 误差分析表明, Dst 指数的预报结果太阳活动低年比高年好.

     

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  2203
  • HTML全文浏览量:  41
  • PDF下载量:  997
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  1900-01-01
  • 修回日期:  1900-01-01
  • 刊出日期:  2011-03-15

目录

    /

    返回文章
    返回