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J-GLOBAL ID：202002249697794063   整理番号：20A1292961

BPニューラルネットワークとARIMAモデルの可変重み組み合わせ電離層TEC予報【JST・京大機械翻訳】

Ionospheric TEC prediction based on variable weight combination of BP neural network and ARIMA model

著者 (5件)： Tian Xiangyu (桂林理工大学測絵地理信息学院,广西 桂林 541006;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西 桂林 541006;戦路支援部隊信息工程大学,鄭州 450001) ,  Liu Lilong (桂林理工大学測絵地理信息学院,广西 桂林 541006;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西 桂林 541006) ,  Yang Keke (桂林理工大学測絵地理信息学院,广西 桂林 541006;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西 桂林 541006) ,  Li Junyu (桂林理工大学測絵地理信息学院,广西 桂林 541006;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西 桂林 541006) ,  Chen Yutian (桂林理工大学測絵地理信息学院,广西 桂林 541006;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西 桂林 541006)
資料名： Guilin Ligong Daxue Xuebao  (Guilin Ligong Daxue Xuebao)
巻： 39  号： 4  ページ： 899-904  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2064A  ISSN： 1674-9057  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： 電離層全電子含有量(TEC)の非線形、非定常性の特性に対して、BPニューラルネットワークと差分自己回帰移動平均モデル(ARIMA)に基づく最適な非負変権組合せ予報モデルを提案し、それをTEC予報に応用した。IGSセンターで提供された異なる緯度の電離層静穏期、活動期TECデータを利用し、それぞれBPニューラルネットワークモデル、ARIMAモデルと可変重み組合せモデルを用いてTECに対して5d予報を行った。実験結果によると、電離層平静期と活動期変動権組合せモデル予報の5dの平均相対精度はそれぞれ94.7%と88.9%であり、そのうち予報残差が3TECuより小さいのはそれぞれ89.3%と78.5%であり、単一モデルの予測精度より明らかに高い。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電離層 ,  緯度 ,  残差 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： バス  (QG05020N) ,  道路輸送・サービス一般  (TB01010O) ,  二次電池  (YB04030K) ,  毒性学一般  (GZ01000K) ,  鉱床学一般  (DE09010L)

タイトルに関連する用語 (7件)： BPニューラルネットワーク ,  ARIMAモデル ,  可変 ,  組み合わせ ,  電離層 ,  Tec ,  予報