DWTLSTM组合模型预报短期电离层TEC的研究.pdf
采用四种时间尺度的训练集构建离散小波变换(discretewavelettransform,DWT)和长短期记忆(long-shorttermmemory,LSTM)神经网络短期电离层组合预报模型,实现DWT-LSTM模型利用四种时间尺度数据在不同地磁情况、不同纬度的TEC预报,并进行精度分析.结果表明DWT-LSTM模型在全球区域内能有效反映电离层TEC的时空变化特征:在磁暴、磁平静期,模型预报结果的相对精度为90％、87％,RMSE为1.50TECu、1.87TECu.而且训练集天数的增加能够提高预报精度,但增加到一定天数后(磁平静期为33天,磁暴期期为21天)预报精度呈现出变化不明显甚至降低现象.在磁暴、磁平静期,低纬度区域采用训练集的最佳时间尺度分别为21天、45天,其相对精度为87％、89％,RMSE为2.75TECu、2.19TECu;中纬度区域采用训练集的最佳时间尺度分别为45天、33天,其相对精度为86％、91％,RMSE为0.99TECu、0.80TECu;高纬度区域采用训练集的最佳时间尺度分别为21天、33天,其相对精度为88％、90％,RMSE为0.94TECu、0.79TECu.
作者：吴晗黄玲韦律权刘立龙黄良珂
作者单位：桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林,541006;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林,541006
母体文献：第十三届中国卫星导航年会论文集
会议名称：第十三届中国卫星导航年会
会议时间：2022年12月1日
会议地点：北京
主办单位：中国卫星导航系统管理办公室
语种：chi
分类号：TP1TF3
关键词：电离层总电子含量 短期预报 离散小波变换 长短期记忆神经网络
在线出版日期：2022年9月21日
基金项目：
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