电离层是地球高层大气受太阳辐射和宇宙射线影响产生的电离区域.电离层的范围约为距地球表面60千米到1000千米,且含有大量的电子和离子,可以影响无线电的传播.电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)是单位面积电离层高度上电子密度的总和,与无线电波时间延迟与相位延迟密切相关,因此电离层TEC的研究和预报工作具有非常重要的意义.在本篇论文中,我们将电离层TEC,太阳活动指数F10.7和地磁活动ap指数作为预报因子,利用长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network,LSTM)预报未来24小时的TEC的值.主要内容和结果如下:(1)提出预报电离层TEC的LSTM网络模型,并将实验结果与传统的BP神经网络(MLP)进行对比.实验证明LSTM网络要比传统的BP神经网络训练速度快并且训练更加稳定.此外,LSTM网络预报结果的均方根误差为3.47,预报准确度远远高于BP神经网络的5.02.最后,我们将预报的TEC的值与真实值分别拟合曲线,在电离层平静时期,扰动时期以及平静时期时的突然扰动三种情况下,直观比较两个网络的预报效果.实验证明,LSTM网络在平静时期拟合的曲线更加切合真实曲线.当电离层发生剧烈扰动时,LSTM的预报结果完全符合TEC的周期变化趋势,而传统BP网络在这种复杂情况下会预测出与真实趋势相反的结果,这说明LSTM网络可以学习数据之间的长期依赖关系.但是,当电离层在平静时期突然发生扰动时,即使LSTM网络也无法给出相对准确的预报。因此我们进一步应用双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-term Memory Network,双向LSTM)来改善这一问题.(2)提出预报电离层TEC的双向LSTM,改善了LSTM在平静期发生突然扰动的情况下预报误差会变大的问题.在实验分析部分,我们将双向LSTM网络预报的平方根误差分别与双层LSTM网络,单层LSTM网络以及BP网络进行对比,其中,双向LSTM的均方根误差最小,为3.34.重点分析了双向LSTM在平静期发生突然扰动时的预报结果.实验说明,双向LSTM可以充分挖掘过去和未来时间的数据信息,在LSTM网络的基础上提高了预报性能.