利用BP神经网络预测AE指数

采用的预报模式是一种全连接的BP网络模型,利用太阳风及行星际磁场的观测数据预报AE指数.神经网络输入选用ACE卫星数据,取5min平均值,通过比较,选用4个预报参量.构造了预报参量时续为20min,40min和60min依次递增的三个网络,分别进行训练和预测,并对行星际参量对AE指数影响的时续性进行了探讨.预报结果表明,全连接BP神经网络在AE指数的短期预报中是比较有效的,同时还提出了需要进一步改进的环节.