文献[17]利用神经网络技术提出一种提前1小时预报电离层临界频率f0F2的方法.在该工作的基础上对网络的输入进行优化,将预报的提前量扩展到24小时.网络的输入包括地方时、季节、前24小时的观测值以及相应前30天的滑动平均值.分别用海口和北京站的历史数据进行检验,分析预报误差在太阳活动高低年和不同季节的变化,并将结果同国际参考电离层(IRI)进行比较.结果表明:神经网络的预报结果能较好地符合实测数据,在海口和北京站比IRI更具有实用性.
电离层 f0F2 神经网络 电离层预报