该文利用人工神经网络技术,采用其BP算法对电离层F2层临界频率月中值及F2层骚扰事件进行了预测.BP算法本身是一个纯粹的数学问题,但是将它应用于具体的物理过程时,则应对该过程有很好的物理认识,才能取得好的效果.因此,该文首先利用电离层月中植相邻月变化规律,用该月数据对下月电离层月中值进行了预测,然后分析了预测的结果,并结合电离层本身的特点,重新构造神经网络的训练集,从而达到更好的预测效果.接着又从分形理论的角度探讨了确定临界频率月中值至少需要的变量,然后经过反复试验,找出比较合适的一组变量用以确定月中值,并用这组变量来预测月中值,改善了预测效果.在电离层骚扰事件的日地现象,采用模糊理论的概念、确定了神经网络的输入与输出参量,再根据神经网络本身的要求,构造了网络的训练集.该文的工作表明,利用人工神经网络预测电离层F2层临界频率月中值及骚扰是有效的,并且效果是较好的.该文预测月中值采用的是广州观测站62年至92年共30年的数据,预测骚扰事件采用了高纬地区79、80(太阳活动高年)及95、96(太阳活动低年)共四年的数据.