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紫外极光图像用于极光电集流指数预测的研究

田馨沁 肖晖

田馨沁, 肖晖. 紫外极光图像用于极光电集流指数预测的研究[J]. 空间科学学报. doi: 10.11728/cjss2022-0033
引用本文: 田馨沁, 肖晖. 紫外极光图像用于极光电集流指数预测的研究[J]. 空间科学学报. doi: 10.11728/cjss2022-0033
Study on ultraviolet aurora image for prediction of auroral electrojet index[J]. Journal of Space Science. doi: 10.11728/cjss2022-0033
Citation: Study on ultraviolet aurora image for prediction of auroral electrojet index[J]. Journal of Space Science. doi: 10.11728/cjss2022-0033

紫外极光图像用于极光电集流指数预测的研究

doi: 10.11728/cjss2022-0033
基金项目: 江苏省自然科学基金项目面上项目;国家自然科学基金项目

Study on ultraviolet aurora image for prediction of auroral electrojet index

Funds: General project of the Natural Science Foundation of Jiangsu Province;National Natural Science Foundation of China
  • 摘要: 针对传统极光电集流(AE)指数预测模型输入数据观测难度大,获取成本高,时间尺度不一的问题,本文提出了一种基于紫外极光图像的极光电集流指数预测模型。以Polar卫星的紫外极光图像作为预测模型的数据基础,采用网格化特征提取方法提取极光强度的经纬度分布特征,并借助广义回归神经网络实现了对AE指数的预测。基于对极光电集流体系与极光强度空间分布的相互关系研究,本文进一步挖掘了极光强度的地磁经纬度分布特征对AE指数的贡献。预测模型的实验结果表明,以极光图像数据来预测AE指数的方法是可行的,且与传统的预测模型相比,本文模型在均方根误差RMSE,平均相对方差ARV和决定系数R2的评价标准上均优于传统预测模型。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-07-15
  • 录用日期:  2023-01-05
  • 修回日期:  2023-01-03
  • 网络出版日期:  2023-01-12

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