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利用人工神经网络建立我国南海地区电离层模式
被引量:
14
1
作者
曾文
张训械
+4 位作者
胡雄
沈福祥
王瑶琨
丁海兰
闫鲁生
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第5期581-589,共9页
为了解决我国南海地区短波无线电通信信道的选择问题,本文建立了该区域一种新的电离层模式.模式中使用了人工神经网络技术,神经网络选用了5个预报变量,并用南海地区的6个电离层站的观测资料训练网络.结果表明:这个模式能够反映...
为了解决我国南海地区短波无线电通信信道的选择问题,本文建立了该区域一种新的电离层模式.模式中使用了人工神经网络技术,神经网络选用了5个预报变量,并用南海地区的6个电离层站的观测资料训练网络.结果表明:这个模式能够反映我国低纬电离层随太阳活动水平、经纬度和时间的变化,它适用于我国南海和东南海地区高频通信的频率预报.
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关键词
电离层
人工神经网络
临界频率
电离层预报
南海
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职称材料
题名
利用人工神经网络建立我国南海地区电离层模式
被引量:
14
1
作者
曾文
张训械
胡雄
沈福祥
王瑶琨
丁海兰
闫鲁生
机构
中国科学院武汉物理与数学研究所
海淀自动化技术研究所
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第5期581-589,共9页
文摘
为了解决我国南海地区短波无线电通信信道的选择问题,本文建立了该区域一种新的电离层模式.模式中使用了人工神经网络技术,神经网络选用了5个预报变量,并用南海地区的6个电离层站的观测资料训练网络.结果表明:这个模式能够反映我国低纬电离层随太阳活动水平、经纬度和时间的变化,它适用于我国南海和东南海地区高频通信的频率预报.
关键词
电离层
人工神经网络
临界频率
电离层预报
南海
Keywords
the south china sea
,
ionosphere
,
artificial neural network
,
criticalfrequency
,
ionosphere prediction.
分类号
P352.7 [天文地球—空间物理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用人工神经网络建立我国南海地区电离层模式
曾文
张训械
胡雄
沈福祥
王瑶琨
丁海兰
闫鲁生
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999
14
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