基于COSMIC数据开展全球电离层foF2建模及变化特征研究

电离层foF2是短波通信、天波超视距雷达系统所需的关键环境参数,使用2006—2014年COMSIC(constellation observing system for meteorology, ionosphere, and climate)掩星电离层数据和多项式方法,自主构建了高精度全球电离层foF2经验模型,并使用2015—2019年观测数据进行独立检验。本模型结果与建模及独立检验时段电离层foF2观测数据的相关系数分别为0.948和0.937,平均偏差分别为2.38%和3.08%,相对误差分别为11.72%和12.69%。利用该模型研究了电离层foF2时空变化特征,结果表明电离层foF2日夜变化幅度随纬度增加而变大,春秋分季期间南半球日夜变化幅度显著高于北半球,而夏季半球则远低于冬季半球。电离层foF2季节变化幅度随纬度增加而变大,夜间电离层foF2的季节变化以年特征为主,白天则包含了显著的年、半年特征,夜间季节变化幅度明显高于白天,南半球显著高于北半球。电离层foF2中纬槽现象主要出现在春秋分季夜间,经度方向四波结构主要出现在太阳活动低年和春秋分季期间。     

中国东部地区电离层foF2在第22-23太阳活动周时空变化特性

利用我国覆盖高中纬到低纬5个台站第22-23太阳活动周(1995-2006)的foF2每日整点观测数据,分析研究了中国地区foF2的纬度变化、太阳活动变化、日变化、月变化、季节变化、半年变化、年变化和地磁活动变化等变化特性.结果表明:foF2随地理纬度变化,呈负相关关系,即纬度越低,其值越大;foF2与太阳活动F107...     

混沌神经网络预测算法评价准则与性能分析

为比较各种混沌神经网络预测算法的误差性能 ,该文提出了预测误差评价准则 ,即根均方误差 ,偏差 ,预测精度 ,决定度系数 ,绝对误差 ,以及一些归一化根均方误差等 ,并分析了它们在描述误差特征上的具体含义。针对两种混沌神经网络预测算法 (即全局神经网络算法和局部神经网络算法 ) ,利用该准则进行了性能分析 ,给出了合理的评价。结果表明 ,与混沌神经网络预测的局部模型算法相比 ,全局模型算法有更好的预测效果 ,且训练时间短 ,占用资源少 ,推广能力好     

基于神经网络和混沌理论的短时交通流预测

文章通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点，结合神经网络和混沌理论，从非线性时间序列预测的角度对交通量预测进行探讨。并用该方法对广州至佛山高速公路交通流进行了预测，取得了较为满意的效果。     

基于混沌神经网络的交通事故损失预测

文章应用混沌方法对交通事故损失时间序列进行处理，计算出最大Lyapunov指数，得到最大可预报时间尺度，在此基础上，建立人工神经网络预测混沌时间序列的模型。最后运用该方法对我国交通事故损失进行了预测分析。     

短期电力负荷的混沌预测及其神经网络的实现

短期电力负荷预测是工程技术人员安排电力调度的重要依据．研究了利用混沌理论与RBF神经网络相结合实现短期电力负荷预测的方法．并用该方法预测湖南某地区的月负荷,预测的数据准确率较好,为短期电力负荷预测提供了一条新的途径．     

电离层TEC的混沌特性分析及预报

利用海口、广州、满洲里、兰州、北京和乌鲁木齐2003年的电离层电子浓度总含量(TEC)数据讨论了电离层TEC的混沌特性及其预报.采用自相关法确定延迟时间τ,综合Cao算法和饱和关联维法(G-P算法)的结果确定嵌入维数m.结果表明:当τ=2,m=6时,可对电离层TEC进行相空间重构,且重构后轨迹的李雅普诺夫指数均为正,应证电离层TEC具有混沌特性.在此基础上采用相空间重构和支持向量机相结合的方法对以上6个站点2003年的电离层TEC数据进行预报,将得到的结果同常用的加权一阶局域法与自适应预报进行比较,发现其预报效果最佳,预报的平均相对精度相对于加权局域法均提高10%以上,最大提升了31.1%;预报的相对精度大于95%的占50%以上,而自适应预报只有25%左右.     

混沌神经网络研究及其应用

对全局耦合映射(GCM)模型、Aihara混沌神经网络模型和Inoue混沌神经网络模型等模型的研究现状、构成和特点进行了全面的分析,综述了混沌神经网络的主要应用领域,并试探性地指出了混沌神经网络的发展方向．     

基于正则神经网络模型的时滞混沌系统预测控制

研究模型未知、不稳定的不动点位置及其局部性态未知情形下的时滞混沌系统的控制问题。提出了一种神经网络预测控制方法,将模型未知时的时滞混沌运动控制到不稳定的不动点处。分析了控制系统(包括观测器、正则神经网络预测器和在线训练的线性神经网络预测控制器)的稳定性,与现有同类方法比较,本方法收敛速度快,算法简便。仿真实验表明了本方法的有效性。     

基于混沌算法神经网络的高校师资预测

本文提出一种基于混沌算法神经网络的师资预测模型,该算法通过在前馈式神经网络连接权空间学习算法的动力学方程中引进一非线性自反馈项,使得网络具有良好的函数近似能力,应用这种算法的神经网络对我国高等院校的师资需求进行预测,为我国有关高等院校的教育决策提供依据.     

电场对暴时低纬电离层foF2变化的影响

电场在低纬电离层的演化过程中扮演着重要角色. 以2003年10～11月的两次强磁暴事件为例, 分析105°E附近由赤道区域扰动电场引起的等离子体输运对低纬指定区域内电离层的影响, 并用电离层模型SAMI2进行数值模拟. 研究表明, 电场能引起电离层foF2的复杂变化. 在2003年11月19～24日孤立磁暴事件中, 扰动电场在电离层暴初期起主导作用, 向上和向极漂移的等离子体造成赤道异常峰南侧海口站电离层负暴和北侧重庆及兰州站正暴. 在2003年10月28日～11月2日连续磁暴事件中, 电离层暴初期以电场影响为主, 随后电场和中性扰动成分共同作用于电离层, 表现出复杂的暴时变化. 电场扰动能迅速引起电离层的响应, 只是后者能维持较长时间. 上述结果对区域电离层短期预报具有重要意义.     

低地磁扰期间海南电离层F2层临界频率的观测与IRI预测结果的对比研究

国际参考电离层模型(IRI)是非常有影响的电离层经验模型之一,利用该模型对我国东亚地区,尤其是海南低纬度地区,进行长期预测的效果尚未研究。通过对一个太阳活动周(2002~2012年)期间海南观测站(19.5°N,109.1°E)数字测高仪DPS-4D观测到的电离层临界频率foF2在低地磁扰动条件下的月中值日变化、季节变化和年变化进行了分析;并与相应的IRI-2012模型预报值进行了对比研究。结果表明:1观测到的foF2存在着明显的冬季异常和半年异常现象,对太阳活动存在着明显的依赖关系;2IRI-2012模型预报值虽给出了海南foF2的基本观测特征,但细节上IRI模型预测值与观测值还是存在着地方时、季节和年度偏差,主要表现为:在太阳活动低年模型存在高估;在太阳下降年期间模型存在低估;在太阳活动较高时期模型存在明显的分季低估,冬、夏季高估;整体上,多数偏差率在±20%以内。偏差率较大的时段主要集中在0500-0800LT,这与以前研究结果基本一致。这些结果对进一步完善IRI模型,尤其是在中国低纬度地区foF2预测参数方面,具有重要的参考价值。     

Combination prediction method of chaotic time series

In the present paper, we propose an approach of combination prediction of chaotic time series. The method is based on the adding-weight one-rank local-region method of chaotic time series. The method allows us to define an interval containing a future value with a given probability, which is obtained by studying the prediction error distribution. Its effectiveness is shown with data generated by Logistic map.     

混沌时间序列局域预测模型及其应用

为了确定滞时、嵌入维数和最邻近点数运3个混沌时间序列局域预测模型参数,首先利用关联积分法确定滞时和嵌入维数．重构混沌时间序列的相空间;而后在此基础上,提出一种新的预测模型——加权动态局域预测模型．该模型综合考虑了广义自由度和邻近点权重,给出了确定最优邻域的判定指标．实际水文系统的计算分析表明,加权动态局域预测模型具有较高的预测精度,是一种有效的用于混沌水文时间序列的预测模型．     

Long-term trends in foF2 over Moscow ionosonde station: Its estimate and origins

We introduce a new approach,using the International Reference Ionosphere 2007(IRI-2007)model and observations from the Moscow ionosonde station,to analyze the long-term trends of ionospheric foF2.Possible origins,whether natural or manmade, are discussed.A small but significant residual foF2 trend is found,with-0.76 MHz over the past 50 years,but-0.2 MHz after eliminating the most variations caused by solar and geomagnetic activities and the variational earth’s magnetic field.We find that this slope depends on local time and seasons.There is a pronounced diurnal negative variation in k(annual mean slope of diurnal variations),with much larger absolute values in the morning than during afternoon or evening;the largest k is about-0.0018 per year in spring,and the smallest trend of about-0.0012 per year occurs in winter.Finally,the evidence of crucial influences of geomagnetic activity and the earth’s magnetic field on the observed trends,as emphasized by the IRI-2007 empirical model,is confirmed,and the effect of CO2 contributions to the trend is also discussed,by cooling the thermospheric temperature or recombining the electron density.     

一种联合优化算法及其在混沌时间序列预测中的应用

为了提高混沌时间序列预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种基于遗传算法的混沌时间序列参数联合优化方法.该方法首先将相空间重构和预测模型参数作为遗传算法的个体,混沌时间序列预测精度作为适应度函数,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得最优参数,最后利用混沌时间序列实例对联合优化方法进行验证性测试.实验结果表明:相对于传统参数优化方法,联合优化方法大幅度提高混沌时间序列的预测精度,为混沌时间序列预测提供一种新的思路.     

三亚湾海域关键水质因子的监测与评价

于2005-2006年的枯水期与丰水期对三亚湾海域进行监测,布设了3个断面和7个监测站位,对盐度、pH、无机氮(NO2-N、NO3-N、NH4-N)、无机磷(PO4-P)、活性硅酸盐(SiO3)、油类、化学耗氧量(COD)、溶解氧(DO)、叶绿素a(Chl.a)、粪大肠菌群等水质因子进行了现场监测与实验室分析.结果表明:三亚湾大部分监测站点的水质状况良好,优于Ⅱ类海水的水质标准;受陆源径流的影响,三亚河口、三亚港邻近的1号监测点的水质较差,主要受到无机磷、油类、粪大肠菌群的污染;营养盐(无机氮、无机磷、活性硅酸盐)、COD、粪大肠菌群受陆源物质的影响,近岸监测值高于远岸监测值,湾东侧的监测值高于西侧的监测值;三亚河对三亚湾的水质变化影响较大.     

Colpitts电路中的双涡卷混沌寄生振荡分析

通过在Colpitts振荡器中引入二次反馈项,观察到了新奇的双涡卷吸引子.这个具有反馈项的混沌系统具有3个平衡点,产生不同于Lorenz和Colpitts系统的复杂吸引子.对系统的一些基本特性,如平衡点、稳定性、Lyapunov指数谱、分岔图、相轨与庞加莱截面等进行了详细的分析.     

混沌时间序列在股票价格长期预测中的应用

针对混沌时间序列对初值敏感,在迭代预测时累积误差将迅速放大的缺陷,提出一种改进的支持向量机的方法,避免这一弊端进行长期预测.在重构相空间的基础上,确定支持向量机的结构.为减小累积误差,对现有的支持向量机的核函数进行改进,使该核函数满足减小误差的条件.最后把沪市宝钢股份收盘价格的数据应用到改进的模型中,得到较好的仿真结果.