经验小波神经网络在电离层TEC短期预测中的应用

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针对电离层总电子含量(TEC)数据非线性、高噪声的特点,将经验小波变换(EWT)应用到此类的数据处理当中,结合BP神经网络,基于分解-预测-叠加的思想建立EWT-BP组合预测模型。采用IGS提供的2010年电离层TEC数据进行实验,对比分析EWT-BP组合模型和单一模型的预测精度。结果表明,EWTBP组合模型能够更好地反映电离层TEC的变化特征,组合模型TEC预测5 d内的平均相对精度为93.2%,比单一模型的预报精度提高了3%。
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