【摘 要】
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利用三亚台站2013年电离层foF2观测数据,讨论了电离层foF2的混沌特性及其预测.采用改进的C-C算法确定时间延迟和嵌入维数,计算最大李雅普诺夫指数,定量地印证foF2时间序列具
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41474135,41474134).
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利用三亚台站2013年电离层foF2观测数据,讨论了电离层foF2的混沌特性及其预测.采用改进的C-C算法确定时间延迟和嵌入维数,计算最大李雅普诺夫指数,定量地印证foF2时间序列具有混沌特性.基于RBF神经网络的方法对foF2参量进行短期预报,并将预报结果与Volterra模型、IRI模型和实测数据进行对比.结果表明,采用RBF神经网络法可成功预测foF2的变化,相比于国际参考电离层模型有较大提高,较Volterra模型也有一定提升.在一定时间尺度内,RBF神经网络预测结果较为准确,预测误差较小,超出该
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