%0 Journal Article
%T A real time K-indices scaling method based on radial basis neural network<br>一种基于径向基神经网络的地磁场K指数实时标定方法
%A 齐玮
%A 王秀芳
%A 李夕海
%A 刘代志
%J 地球物理学报
%D 2010
%I 
%X K指数是一种重要的地磁活动指数,标定K指数的难点在于规则日变化S_R的确定,尽管FMI(Finnish Meteorological lnstitute,芬兰气象学院)方法能够比较准确地识别规则日变化S_R,给出合理的K指数,但是该方法存在一天的延迟,无法实现实时标定.为了解决这一问题,本文提出了一种基于径向基神经网络的K指数实时标定方法:首先用修正后的FMI方法提取H分量的时均值序列,接着以径向基神经网络对该序列进行建模,最后基于神经网络模型实时获取规则日变化,并结合H分量分均值观测数据标定K指数.实验结果表明:该方法能够以3.8598 nT的标准误差实时获取规则日变化S_R;实时标定的K指数与直接用FMI-H方法延迟一天标定的K指数相比,完全吻合的占69.8%,差别大于一个标度的仅占0.77%.
%K Geomagnetic field
%K K index
%K Radial basis neural network
%K FMI method
%K Solar regular variation<br>地磁场
%K K指数
%K 径向基神经网络
%K FMI方法
%K 规则日变化
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=E62459D214FD64A3C8082E4ED1ABABED5711027BBBDDD35B&cid=1E44AE713D8A6DE0&jid=14DC41C59CBF6770055A7D610D53AE46&aid=5A6E0EFF3FC1082AC2E862A55E0B34EF&yid=140ECF96957D60B2&vid=8E6AB9C3EBAAE921&iid=CA4FD0336C81A37A&sid=2922B27A3177030F&eid=7CE3F1F20DE6B307&journal_id=0001-5733&journal_name=地球物理学报&referenced_num=1&reference_num=27