电离层总电子含量TEC的监测与预报是近地空间环境研究的重要内容,对卫星通讯和导航定位等有重要意义。使用基于Transformer(变形金刚)的iInformer(告密者)模型,提出中国区域电离层TEC短期预报新方法,且分别对磁静期与磁暴期电离层进行...电离层总电子含量TEC的监测与预报是近地空间环境研究的重要内容,对卫星通讯和导航定位等有重要意义。使用基于Transformer(变形金刚)的iInformer(告密者)模型,提出中国区域电离层TEC短期预报新方法,且分别对磁静期与磁暴期电离层进行预测。为了分析短期电离层新模型预测效果,选取神经网络模型、线性模型、长短时记忆模型进行对比。结果表明,磁静期选定区域内iInformer模型有效适用于短期预测任务且预测精度明显优于其他对比模型,均方根误差在3个区域均低于1.45 TECU(total electron content units,总电子含量单位)。iInformer模型在应对不同数据量时,均能保持稳定的预测性能。特别是在数据集数量相对有限(少于2个月)的情况下,iInformer模型的预报精度显著优于其他模型。相较于单一数据源,多数据源下的iInformer模型预测精度有显著提升,提升幅度在2%~7.4%。展开更多
文摘电离层总电子含量TEC的监测与预报是近地空间环境研究的重要内容,对卫星通讯和导航定位等有重要意义。使用基于Transformer(变形金刚)的iInformer(告密者)模型,提出中国区域电离层TEC短期预报新方法,且分别对磁静期与磁暴期电离层进行预测。为了分析短期电离层新模型预测效果,选取神经网络模型、线性模型、长短时记忆模型进行对比。结果表明,磁静期选定区域内iInformer模型有效适用于短期预测任务且预测精度明显优于其他对比模型,均方根误差在3个区域均低于1.45 TECU(total electron content units,总电子含量单位)。iInformer模型在应对不同数据量时,均能保持稳定的预测性能。特别是在数据集数量相对有限(少于2个月)的情况下,iInformer模型的预报精度显著优于其他模型。相较于单一数据源,多数据源下的iInformer模型预测精度有显著提升,提升幅度在2%~7.4%。
