[发明专利]基于机器学习的电离层hmF2长期预测方法在审
| 申请号： | 202310389863.1 | 申请日： | 2023-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN116541670A | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 王健;于俏;士亚菲 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F18/20 | 分类号： | G06F18/20;G06F18/214;G06F18/27 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 韩新城 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的电离层hmF2长期预测方法，包括：对采集到的hmF2观测数据以及太阳活动指数数据进行预处理，形成hmF2原始数据集，将hmF2原始数据集分离成训练数据集、验证数据集和测试数据集；应用统计机器学习方法，建立电离层hmF2长期预测模型；基于训练数据集对建立的电离层hmF2长期预测模型进行训练，考虑模型精度，确定电离层hmF2长期预测模型后用验证数据集验证，并用测试数据集进行测试。本发明的方法可提升hmF2的长期预测精度，为空间天气预警、频率规划和预测高频传播条件等领域提供强有力的技术基础。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 电离层 hmf2 长期 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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