基于時間序列、神經網絡、灰色和組合預測對電離層TEC的預測研究.pdf

1、?1?目錄摘要?IAbstract?IllmMtm?l1.1工作主要背景?l1.2電離層簡介?11.2.1電離層發(fā)現的歷史?11.2.2電離層探測手段?21.2.3電離層模型理論探索狀況?31.2.4電離層對通信以及導航定位的影響?41.3電離層物理研究近期成果?61.3.1各國在電離層天氣預報的工作?61.3.2電離層天氣預報?71.4總電子含量介紹?101.5本文要研究的內容?11第二章電離層TEC的數據處理?132丄電離層TEC數

2、據獲取?132.1.1電離層單層模型及GPSTEC觀測方法?132.1.2電離層TEC數據處理?142.2電離層TEC數據的時序內插?152.2.1自相關分析法原理?162.2.2內插方法的形成及其插值誤差?162.3預測理論分析?182.3.1神經網絡理論介紹?182.3.2灰色系統(tǒng)理論介紹?252.3.3時間序列理論?27第三章時間序列對電離層TEC的預測研究?323.1時間序列模型建模思路?323.1.1ARIMA(pdq)建模思

3、想?323.2預測分析與討論?353.2.1實驗過程?353.2.2實驗結果?353.2.3結果討論?383.3本章小結?39第四章人工神經網絡對TEC的預測?404.1神經網絡模型建模思路?404.2預測分析與討論?414.2.1實驗過程?414.2.2實驗過程?414.2.3結果討論?484.3本章小結?49第五章電離層TEC的灰色預測?505.1灰色預測模型建模思路?505.1.1?GM(11)模型建模原理?505.1.2?GM(

4、1，1)模型的適用范圍?51i摘要摘要電離層TEC是一個重要的電離層特征參數，時間和空間變化的無線通信，雷達，導航系統(tǒng)，特別是對衛(wèi)星通信系統(tǒng)有很大的影響。目前，己有多種預測方法在各個領域中發(fā)揮重要作用的電離層預報技術，許多學者已做了很多工作。在本文中，根據2010年德令哈電離層數據，使用適當的數據處理方法，對中國德令哈地區(qū)電離層TEC預測方法進行了研究。首先對電離層TEC預報數據處理和插值方法進行了研究。對電離層TEC的原始數據，采用斜

5、向技術的數據，根據GPS接收站點密度使用不同的數據處理方法，得到各站垂直TEC的時序系列。對電離層TEC數據，接收器故障或其他原因所造成的缺值，用自相關方法進行時間內插，實現更高精度的插補，插補誤差和遺漏值的長度都滿足了需要。論文對電離層TEC時間序列方法的預報進行了研究。時間序列有很多的模型，對非平穩(wěn)時間序列需先進行差分消除其趨勢，滿足平穩(wěn)條件后再進行建模，即ARIMA模型，由于本文最后選定ARIMA模型對TEC值進行預測。通過SAS

6、軟件進行編程，用逆相關系數、自回歸系數、AIC，SBC指數等參數確定模型的各個參數，最后用得到的模型再用前11個月的數據對12月的TEC值進行預測。實驗結果滿足預先要求。論文對電離層TEC神經網絡的預測進行了研究。人工神經網絡是對生物神經系統(tǒng)的模仿。隨著時代的發(fā)展神經網絡模型也得到了發(fā)展，有眾多的模型，其中BP神經網絡模型是最為常用的模型，體現了神經網絡的精髓。本文采用BP神經網絡模型對德令哈12月的TEC值進行了預測。并且和ARIMA