A real time K-indices scaling method based on radial basis neural network
一种基于径向基神经网络的地磁场K指数实时标定方法

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%.