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J-GLOBAL ID：201002270375289202   整理番号：10A0710730

電離圏電波伝播に関する研究開発 3-3 電離圏嵐と全電子数 3-3-4 ニューラルネットワークを用いた東京上空における電離圏変動の予測システム

Studies of Ionospheric Variations for Radio Propagation 3-3 Ionospheric Storm and Variation of Total Electron Content 3-3-4 Using a Neural Network to Make Operational Forecasts of Ionospheric Variations and Storms at Kokubunji, Japan

著者 (3件)： 中村真帆 (情報通信研究機構 新世代ネットワーク研究セ) ,  丸山隆 (情報通信研究機構) ,  師玉康成 (信州大 大学院総合工学系研究科)
資料名： 情報通信研究機構季報  (Review of the National Institute of Information and Communications Technology)
巻： 55  号： 1/4  ページ： 355-368  発行年： 2010年04月26日 
JST資料番号： F0415A  ISSN： 1349-3191  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 国分寺(35°N,139°E)上空における電離圏観測結果から,ニューラルネットを用いて東京上空の24時間先までの電離圏嵐を含む電離圏変動の実用的な予測モデルを開発した。電離圏遅延量は電離圏電子密度とともに日々変動し,時に電離圏嵐と呼ばれる現象によって大きく変動する。電離圏嵐の発生は太陽活動の極大期にむかって頻発するようになるが,局所的で複雑な現象であり,これまで実用のレベルで電離圏嵐を含む電離圏変動を予測することは難しかった。そこで過去の研究から得られた事実や長年蓄積された観測データを利用して,複雑な現象の特徴抽出が得意である,誤差逆伝播アルゴリズムを用いたニューラルネットワークを構築した。入力には太陽の変動を表す太陽黒点数や太陽フラックス(F_10.7),地磁気活動を表す柿岡K指数を用いた。特にK指数については過去の大きな電離圏嵐の発生前の地磁気変動パターンを解析した結果,電離圏嵐を引き起こす地磁気変動に地方時依存性を見いだした。そこで本研究では,新たにΣ¹K(K指数の12時間分の総和)を定義し,電離圏嵐予測のためにより効果的な入力としたニューラルネットを構成して,約11年の太陽周期2サイクル分(1960-1984)の電離圏観測データを学習した。(著者抄録)

シソーラス用語： 遅れ ,  *電離層伝搬 ,  *ニューラルネットワーク ,  *予測モデル ,  電子密度 ,  測定データ ,  特徴抽出 ,  地磁気変動 ,  太陽黒点
準シソーラス用語： *電離層遅延

分類 (1件)： 電離層・熱圏  (DC04050O)

引用文献 (20件)：

• G. W. PrOlss, “Ionospheric F-region storms”, Vol.2 of Handbook of Atmospheric Electrodynamics, CRC Press, 1995.
• N. Matuura, “Theoretical models of ionospheric storms”, Space Sci. Rev., Vol.13, pp. 124-189, 1972.
• 恩藤忠典, 丸橋克英 (編), “宇宙環境科学”, ウエープサミット講座, オーム社, 2000.
• K. Funahashi, “On the approximate realization of continuous mappings by neural networks”. Neural Networks, Vol.2, pp. 183-192, 1989.
• 坂和正敏, 田中雅博, “ニューロコンピューティング入門”, 森北出版, 1, 1997.

タイトルに関連する用語 (9件)： 電離圏 ,  電波伝播 ,  研究 ,  開発 ,  嵐 ,  全電子数 ,  ニューラルネットワーク ,  東京 ,  予測システム