第
42
卷第
3
期
2014
年
5
月
河南师范大学学报(自然科学版)
Journalof
Hen
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Science
Editio
川
文章编号:
1000 - 2367
(2
014)03 - 0039 -
04
基于
Matlab
的
BP
神经网络在
太阳耀斑级别预测中的应用
牛有田，谢迎涛，曹向陶，贾
苦，张优贤
(河南师范大学物理与电子工程学院，河南新乡
45300
7)
Vol.42
No.3
Mα
y.2014
摘
要:太阳耀斑爆发与多种因素存在着非线性的关系，其中规律难以把握.选择时间变化长短，工作频率，路
径大圆距离，
VLF
传播相位变化偏移量
4
个与太阳耀斑级别预测密切相关的重要因素，构建了
BP
神经网络模型;然
后利用
Matlab
工具箱对网络模型进行系统仿真与多次训练，使网络的预测输出不断逼近期望输出，实现对太阳耀斑
级别的预测，通过结果误差分析，表明这种方法具有有效性与可行|生
关键词:太阳耀斑
;BP
神经网络;
Matlab
工具箱
中图分类号:
P182. 9
文献标志码:^
太阳耀斑是一种剧烈的太阳活动.耀斑爆发时，发出大量的高能粒子到达地球时，在地球轨道附近时运
行的许多人造卫星不得不暂时躲避，以避免遭到重大的损伤;同时国际空间站的宇航员的人身生命也面临着
危险.耀斑爆发所放出的
X
射线及其紫外射线，到达地球大气层中的电离层，破坏电醋通讯，对信号接收站
设备和其他的许多通讯仪器产生极大地毁坏，从而使它们元法反射元线电电波;兀线电通信特别是短波通
信，以及子机通话、电台广播，等会受到干扰甚至中断
[ 1 J
因此采取有效的方法研究和预测太阳耀斑的级别，对于减少和避免太阳耀斑爆发给人民带来的财产和
生命的损失有很重要的意义.由于太阳活动的复杂与频繁，太阳耀斑的爆发于诸多因素有关，而这些诸多因
素又与太阳耀斑级别的预测有着复杂的非线性关系.采用具有较强的非线性逼近能力的人工神经网络预测
太阳耀斑级别，能够综合考虑到其他方面的因素，具用客观性和有效性.
1
预测太阳耀斑级别的技术现状
目前对太阳耀斑级别预测的主要方法是利用全球
IGS
网络
60
多个
GPS
跟踪站检测到的电离层活动的
数据，然后进行对比分析，得出总电子含量的变化情况，进而预测太阳耀斑级别的变化
[2J
但是这种方法是利
用分布在全球的通信卫星，费用高昂，可维护性差.而且由于我国还没形成自己的全球通信系统，因此使用这
种方法也会受制于人，不利于现代的国防科技安全.
2
BP
神经网络模型的构成
BP
神经网络是一种多层前馈型神经网络，它主要特点是信号向前传播，误差向后传递.在传播过程中，
输入信号从输入层输入，经过隐含层处理，到达输出层.神经元的输出只影响到下一层神经元的输入.如果输
出层得不到期望的输出，输出向后传递，根据期望误差不断调整网络的阔值和权值，从而使
BP
神经网络输
出不断逼近期望输出口
BP
网络模型由输入层、隐含层和输出层
3
部分组成，相邻各层之间神经元节点单方向连接，前层神经元
收稿日期
:2013-05-13
;修回日期
:2013-11-08
基金项目:河南省教育厅科技攻关项目
(2009B480005)
作者简介:牛有回
0966-)
，男，河南新野人，河南师范大学副教授，主要从事电波传播及其工程应用和物联网研究工作.
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