基于IRI-2016数据,通过深度学习建立了电离层Keras神经网络模型.经测试,Keras神经网络模型与IRI-2016模型具有同等精度.将Keras神经网络模型应用于Jason-2卫星高度计的电离层电子含量观测,对Jason-2双频观测值进行多项式拟合并与Keras模型值进行比对,结果表明:二者平均电子含量均方根误差为4.46 TECU;平均相关系数为0.75;将总电子含量的均方根差值换算成Ku波段的传输延迟值为8.5 mm,对于测高精度在厘米级别的卫星高度计,该误差在可接受范围内.电离层Keras神经网络模型可以扩展IRI模型的使用范围,方便快捷,也有效地避免了IRI复杂繁琐的分层积分算法.该模型可应用于单频卫星高度计的电离层延迟误差校正.
电离层 IRI-2016模型 Keras神经网络模型 总电子含量