一种基于LSTM与IRI模型的电离层层析TEC组合预测方法OA北大核心CSTPCD
电离层总电子含量(total electron content,TEC)作为评估无线电波穿过电离层时产生误差的主要物理量,对其准确的估算以及预测具有重要的研究意义.本文结合电离层层析算法反演重构的TEC数据,提出一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)与国际参考电离层(international reference ionosphere,IRI)模型的组合预测模型,实现了对欧洲上空平静态电离层的TEC预测,并与…查看全部>>
尹萍;闫晓鹏;宁泽浩
中国民航大学电子信息与自动化学院,天津300300中国民航大学电子信息与自动化学院,天津300300中国民航大学电子信息与自动化学院,天津300300
天文与地球科学
电离层层析总电子含量(TEC)预测长短期记忆(LSTM)IRI组合预测方法
《电波科学学报》 2022 (5)
P.852-861,10
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