【摘 要】
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作为一种强大的非线性工具,神经网络为电离层层析成像供了新思路。附加约束及优化代价函数是神经网络层析模型研究的常用手段。然而,现有模型的代价函数存在不平衡问题及引入的参考约束存在固定不变、可能偏离实际分布的问题。针对此类问题,本文设计了一种全新的神经网络层析模型,主要工作及成果如下:（1）出了一种多约束动态改正及均衡代价的神经网络层析模型（NN-based tomographic model wit
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作为一种强大的非线性工具,神经网络为电离层层析成像供了新思路。附加约束及优化代价函数是神经网络层析模型研究的常用手段。然而,现有模型的代价函数存在不平衡问题及引入的参考约束存在固定不变、可能偏离实际分布的问题。针对此类问题,本文设计了一种全新的神经网络层析模型,主要工作及成果如下:（1）出了一种多约束动态改正及均衡代价的神经网络层析模型（NN-based tomographic model with balance cost and dynamic correction using multi-constraints,BCDC）。该模型包括水平与垂直约束施加及均衡化代价函数构建两个主要过程。前者在神经网络的迭代过程中动态施加,采用经验正交基函数（Empirical Orthogonal Function,EOF）及Chapman函数来约束并动态改正垂直电子密度,采用水平光滑来约束并动态改正水平电子密度。均衡化代价函数以约束施加为基础,用约束改正后的电子密度计算斜路径电子密度总含量（Slant Total Electron Content,STEC）,并以此联合观测值STEC构建均衡化的代价函数。均衡化代价可避免输出图像因过度偏向某种代价而出现失真现象,而约束动态改正可降低因参考约束与真实情况不符而带来的模型误差。（2）以欧洲为研究区,以Slepian方法与IRI-2016模型为比较对象,以RMSE与?RMSE为模型精度的衡量,开展了若干实验验证与比对。结果表明:相较于Slepian方法与IRI-2016模型,BCDC模型在STEC交叉验证、峰值数据验证、多方向电子密度剖面验证及VTEC图像验证等方面都有一定优势,平均优化率最低为6.3%,最高达到60.6%;此外,BCDC模型表现较为稳定,平静期与磁暴期均表现较优。（3）设计了专门实验探讨了针对新模型的均衡化代价及EOF数量。结果表明:新模型中选用的均衡化代价操作可有效避免某一约束被弱化,而过多或过少的EOF个数均不利于本文出的层析模型精度的高。本文有图52张,表6个,参考文献88篇
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