基于深度学习GRU模型的电离层总电子含量预报.pdf

文档介绍：第 卷 增刊 测绘与空间地理信息 ,
４３ Ｓｕｐｐ.
年 月 ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ ＆ ＳＰＡＴＩＡＬ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ,
２０２０ ６ Ｊｕｎ. ２０２０
基于深度学**** ＧＲＵ 模型的电离层总电子含量预报
马国辉, 罗云琪
(黑龙江第一测绘工程院,黑龙江 哈尔滨 １５００２５)
摘 要:针对 时间序列高噪声、非平稳、包含了线性和非线性的动态序列的特性,以 提供的 年时间
ＴＥＣ ＩＧＳ ２０１５
间隔为 的全年电离层 ＴＥＣ 值为序列样本数据,基于深度学**** 模型,建立一种提前 的电离层 ＴＥＣ 值
１ ｈ ＧＲＵ ２４ ｈ
预报模型,包括模型的结构设计、模型训练和预测过程的实现算法. 实验结果显示, 模型能很好地反映电离
ＧＲＵ
层 ＴＥＣ 的变化特性,在低、中、高纬度地区平均预报残差分别为 个 、 个 和 个 ,预测
ＴＥＣｕ ＴＥＣｕ ＴＥＣｕ
平均相对精度分别为 、 和 .