利用人工神经网络预测电离层f0F2月中值

提出了利用人工神经网络技术预测电离层临界频率月中值的方案.在利用人工神经网络技术研究电离层月中值隔月变化规律的基础上,考虑足够的周年和黑子周期变化的数据训练网络,使f0F2月中值预测值与实测数据比较平均误差为0.34MHz,预测精度有了较大改进.最后采用分形学的基本理论得到电离层f0F2月中值的分数维为3,选用3个输入量,分别预测高、低年f0F2月中值,与实测数据比较平均误差为0.3MHz.