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本文利用三层前向反馈网络对电离层临界频率f0F2提前1小时进行预报，训练后的网络能够较好的预报每天的Dst。尽管原有模式对Dst的预报具有一定的精度，但是在数值上仍有偏差，可以通过考虑增加太阳风速度、行星际磁场南向分量等参数作为神经网络的输入量和对神经网络结构进行优化加以解决。
利用神经网络技术提前1小时预报Dst
【摘 要】
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本文利用三层前向反馈网络对电离层临界频率f0F2提前1小时进行预报，训练后的网络能够较好的预报每天的Dst。尽管原有模式对Dst的预报具有一定的精度，但是在数值上仍有偏差，可以
【机 构】
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西安电子科技大学，西安，710071中国电波传播研究所，青岛，266107西安电子科技大学，西安，710071中国电波传播研究所，青岛，266107
【出 处】
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第十三届全国日地空间物理学术讨论会
【发表日期】
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2009年8期
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