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J-GLOBAL ID：201702229456152211   整理番号：17A1332325

BPニューラルネットワークを用いた電離層短期予測モデルの改良【JST・京大機械翻訳】

Improved Prediction Model of Ionospheric TECby BP Neural Network

著者 (3件)： Lu Jianhua (蘇州市測絵院有限責任公司,江蘇 蘇州,215006) ,  Wang Bin (蘇州市測絵院有限責任公司,江蘇 蘇州,215006) ,  Hu Wusheng (東南大学 交通学院,江蘇 南京,210018)
資料名： Cehuikexue Jishu Xuebao  (Cehuikexue Jishu Xuebao)
巻： 34  号： 1  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2660A  ISSN： 1673-6338  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電離層の総電子含有量TEC(Total Electron Content)は電離層の重要な特徴パラメータである。TECに対する予測も電離層研究の焦点となっている。JS CORSセンターによって提供されたGPS観測データに基づいて,地域のリアルタイムマルチステーション多項式モデルを確立した。モデルを用いて計算した南京地域の電離層の電子含有量データと蘇州地域の電離層の電子含有量データをサンプルとして、時系列とBP神経回路網の融合モデルを用いて予報を行った。結果は,融合モデルが短期予測においてより良い効果を得ることができて,精度は時系列モデルのものより約20%高いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *短期予測 ,  *モデル ,  神経回路網 ,  *電離層
準シソーラス用語： 時系列モデル ,  南京市 ,  多項式モデル ,  GPS観測 ,  特徴パラメータ ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ionosphere ,  total electron content ,  forecast ,  time series model ,  BP neural network

分類 (1件)： 切削一般  (QC02010V)

タイトルに関連する用語 (4件)： BPニューラルネットワーク ,  電離層 ,  短期予測 ,  モデル