利用人工神经网络建立我国南海地区电离层模式

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为了解决我国南海地区短波无线电通信信道的选择问题,本文建立了该区域一种新的电离层模式.模式中使用了人工神经网络技术,神经网络选用了5个预报变量,并用南海地区的6个电离层站的观测资料训练网络.结果表明:这个模式能够反映我国低纬电离层随太阳活动水平、经纬度和时间的变化,它适用于我国南海和东南海地区高频通信的频率预报. In order to solve the problem of shortwave radio channel selection in the South China Sea, a new ionospheric model is established in this paper. Artificial neural network technology was used in the model. Five forecast variables were selected in the neural network, and the network was trained by observation data from 6 ionospheric stations in the South China Sea. The results show that this model can reflect the changes of ionosphere at low latitudes with the solar activity level, latitude, longitude and time. It is suitable for the frequency prediction of high frequency communications in South China Sea and southeastern China.
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