利用NARX神经网络由IMF与太阳风预测暴时SYM-H指数

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摘要：SYM—H是一个重要的空间天气指数，它与Dst指数相似，是磁暴强度的表征，但SYM—H具有更高的时间分辨率．本文发展了一种具有输出时廷反馈的非线性自回归神经网络（NARX）预测模式，由太阳风和IMF参数预测暴时SYM．H指数的变化与BP网络和Elman网络相比，预测效果显著改善．用15个强磁暴（含5个MinimalSYM．H〈-200nT的超强磁暴）进行检验，预测与实测SYM．H指数的相关系数总体达到0．91；对于5个超强磁暴，相关系数最低为0．91，相应的磁暴为2001年3月最小SYM．H达-1434nT的磁暴，对两个SYM-H小于-300nT的磁暴预测相关系数分别达0．93和0．96．在NARX网络中将适当长度（约120min）的SYM—H指数输出，反馈给网络外部输入，即输入中包含环电流内部准实时与历史状态信息，是使模式预测能力在已有基础上得以大大提高的关键；说明除了行星际的直接驱动之外，环电流自身状态对磁暴的发展变化，特别是对于恢复相过程有重要作用，在利用神经网络对环电流指数进行预测时必须恰当地加以考虑．

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=32891310

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关键词：神经网络 太阳风 神经网 IMF H指数 磁暴 SYM-H指数 空间天气 模式预测 人工神经网络