【摘 要】
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针对直接使用IGS公布的电离层总电子数进行建模会导致预测模型建立存在偏差,以及使用传统卡尔曼滤波在对大量数据进行预处理时容易导致数据发散,进而降低电离层TEC模型预测精
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁科技大学土木工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41474020,41504010);国家863计划项目(2014AA121501);辽宁省博士启动基金支持项目(20141141)
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针对直接使用IGS公布的电离层总电子数进行建模会导致预测模型建立存在偏差,以及使用传统卡尔曼滤波在对大量数据进行预处理时容易导致数据发散,进而降低电离层TEC模型预测精度的问题,提出一种利用自适应卡尔曼滤波的改进方法,使用方差补偿自适应卡尔曼滤波对原始数据进行预处理,再利用小波神经网络完成预测,最后分析模型预报的精准度。实验结果表明,此方法的预测平均精度相对直接使用原始数据建模和传统卡尔曼滤波都有不同程度的提高。
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