[发明专利]一种基于SSA和RBF神经网络模型的电离层预测方法有效
| 申请号： | 202010681113.8 | 申请日： | 2020-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN111783363B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 汤俊;高鑫 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙) 61248 | 代理人： | 马英 |
| 地址： | 330013 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SSA和RBF神经网络模型的电离层预测方法，涉及电离层TEC预测技术领域，所述方法包括：获取目标区域中的TEC原始序列；通过奇异谱分析法对电离层TEC原始序列进行去噪分析；将去噪后的TEC数据序列作为输入对RBF神经网络模型进行训练；用训练好的RBF神经网络模型进行电离层TEC序列的预测，并输出预测值。在本发明通过将奇异谱分析法对TEC序列中主要特征分量及多余噪声信息进行提取分析，为进一步进行建模处理提供高精度数据源，另外还通过RBF神经网络模型对TEC序列进行预测研究，并且以IGS中心发布的参考值作为实验对比值，使得本发明的方法在电离层TEC预测上精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ssa rbf 神经网络 模型 电离层 预测 方法 | ||
【主权项】：
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