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利用基于地磁活动指标型信息的统计先验类方法预测太阳活动周期峰值,是一种实用、有效的方法,但是利用此方法在对个别太阳活动周期的预测中出现较大误差,特别地,在对目前所处的第23太阳活动周期的预测中,误差超过30%。本文提出了利用多种信息综合预测太阳活动周期峰值的新方法,仿真实验表明,与基于地磁指标型信息的统计先验类方法比较,该新方法具有更好的适应性和稳定性,在对第23太阳活动周期的预测中,平均误差为10%。 相似文献
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在电离层风暴期,现存的电离层F2层临界频率预测方法不能满足实际应用的要求。根据磁层ap系数和太阳黑子月均值作为风暴期训练序列,本文提出了一种基于神经网络的电离层F2层临界频率预测新方法。模拟结果表明,这种新方法比现有的预测方法（STORM模型和Cander提出的神经网络方法）具有更好的预测性能。 相似文献
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在电离层风暴期,现存的电离层F2层临界频率预测方法不能满足实际应用的要求。根据磁层ap系数和太阳黑子月均值作为风暴期训练序列,本文提出了一种基于神经网络的电离层F2层临界频率预测新方法。模拟结果表明,这种新方法比现有的预测方法（STORM模型和Cander提出的神经网络方法）具有更好的预测性能。 相似文献
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利用基于地磁活动指标型信息的统计先验类方法预测太阳活动周期峰值,是一种实用、有效的方法,但是利用此方法在对个别太阳活动周期的预测中出现较大误差,特别地,在对目前所处的第23太阳活动周期的预测中,误差超过30%。本文提出了利用多种信息综合预测太阳活动周期峰值的新方法,仿真实验表明,与基于地磁指标型信息的统计先验类方法比较,该新方法具有更好的适应性和稳定性,在对第23太阳活动周期的预测中,平均误差为10%。 相似文献
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