【MEEMD-Elman神经网络的电离层TEC预报模型】 电离层是地球大气层中的一个重要层次,对全球导航卫星系统(GNSS)的精确性和无线电通信的稳定性有重大影响。由于电离层的特性具有无序性、随机性和非线性,传统的线性模型难以准确预报其总电子含量(TEC)。为了提高TEC的预报精度,研究人员采用了神经网络的方法。 电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)是衡量电离层电子密度的一个重要参数,其变化直接影响到无线电波传播和GPS信号质量。传统的预报模型如时间序列分析和线性模型往往不能满足对TEC高精度预报的需求。 文章提出了一个结合改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)和Elman回归神经网络(ERNN)的预报模型,简称MEEMD-ERNN模型。MEEMD是一种用于信号分解的高级方法,它解决了经验模态分解(EMD)中存在的模态混叠问题,提高了分解的准确性。而ERNN则是一种具有记忆功能的递归神经网络,适用于处理时间序列数据,能够捕捉数据的动态演变特性。 MEEMD算法通过添加白噪声序列来减少EMD过程中内部噪声的影响,确保分解出的本征模态分量(IMF)更接近真实信号。然后,这些IMF分量被输入到ERNN模型中,进行预报重构,从而提高预报的精度和稳定性。 实验结果显示,MEEMD-ERNN模型在低、中、高不同纬度预报5天的TEC值时,均方根误差最小可达0.96TECu,相对精度最高可达95.4%,相比于EMD-ERNN模型和单一的ERNN模型,预测精度有了显著提升。 电离层TEC的预报模型研究对于保障GNSS系统的可靠性,尤其是在空间天气事件期间的定位精度,以及对于无线电通信的干扰预测都具有重要意义。通过不断优化和改进如MEEMD-ERNN这样的非线性模型,可以进一步提升对电离层动态变化的理解和预报能力,为相关领域的科研和应用提供强有力的支持。
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