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题名基于Informer的电离层电子总量预测
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作者
马艳
刘海军
贺忍
崔春杰
王高远
杨月巧
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机构
防灾科技学院
北京经纬纺机新技术有限公司、北京市轻纺机械机器视觉工程技术研究中心
辽宁公安司法管理干部学院
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出处
《电脑与电信》
2024年第1期17-20,共4页
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基金
河北省高等学校人文社会科学研究项目《基于共同富裕的分层分类社会救助体系数字化建设研究》,项目编号:SZ2023109。
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文摘
电离层会影响卫星导航和通信信号的传播和反射,而电离层总电子含量(TEC)则是评估电离层异常扰动的关键指标,因此,精准预测电离层TEC具有重要意义。本研究从国际GNSS服务(IGS)电离层分析中心获取全球1999—2011年的电离层TEC的时间序列数据,时间分辨率为2小时。选取5个位置,构建了Informer模型预测未来24小时的TEC数据,为研究电离层异常扰动提供科学依据。在多个模型对比中,Informer模型的R-Squared和RMSE表现最佳,验证了Informer方法的可行性。
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关键词
电离层TEC
INFORMER
时间序列
深度学习
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Keywords
Ionospheric TEC
Informer
time series
deep learning
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
P352
[天文地球—空间物理学]
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