基于广义回归神经网络的电离层VTEC建模

本文提出了一种新的电离层电子总含量的建模方法即基于广义回归神经网络的电离层电子总含量建模。依据电子总含量的时空变化特性确定了网络模型的输入参数、光滑参数、训练样本的采样策略。分别从时间和空间角度讨论了采样策略对网络模型性能的影响，结合实例分析了网络模型在数据样本密集区域和空白区域内的精度。结果表明网络模型在密集区域内的精度可达90%，在空白区域内的精度约为83%，初步验证了网络模型的可行性和有效性。