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文献[17]利用神经网络技术提出一种提前1小时预报电离层临界频率f0F2的方法。在该工作的基础上对网络的输入进行优化，将预报的提前量扩展到24小时。网络的输入包括地方时、季节、前24小时的观测值以及相应前30天的滑动平均值。分别用海口和北京站的历史数据进行检验，分析预报误差在太阳活动高低年和不同季节的变化，并将结果同国际参考电离层（IRI）进行比较。结果表明：神经网络的预报结果能较好地符合实测数据，在海口和北京站比IRI更具有实用性。