The invention discloses a prediction method of geomagnetic field signal based on chaotic phase space theory, and uses BP neural network to predict geomagnetic field signal with high precision. By using the chaotic characteristic of geomagnetic field signal, the shortcoming of the traditional prediction method with more input can be solved. The input quantity of the invention is the dimension of the reconstructed vector, which is more concise. Prediction using BP neural network solves the problem that the internal mechanism of geomagnetic field signal is complex and difficult to model, because the network has certain generalization and generalization ability, and the network has strong timeliness.
【技术实现步骤摘要】
一种基于混沌相空间理论的地磁场信号预测方法
本专利技术属于地球科学的空间物理
，具体涉及一种基于混沌相空间理论的地磁场信号预测方法。
技术介绍
在应用地磁学进行研究的许多领域都需要考虑地磁场信号的影响，比如空间环境的监测和预报、地磁活动指数的计算以及地磁导航技术等。地磁场严重影响着地磁导航的应用范围和导航精度，因此，需要高精度的地磁场信号预测模型，用以消除其对基准图的影响。此外，地磁场环境是地球空间电磁环境的组成部分，对其进行建模研究，对于空间环境监测、现报及预报有一定的应用价值。地磁场信号的非线性、非平稳特性非常明显，且呈现出较为复杂的时空分布特征，使得人们难以用完备的理论模型精确描述。但是，地磁场信号并不是完全随机的，而是有一定的周期性、相关性等规律，根据这些规律性就可以对地磁场信号进行一定精度的预测，进而满足应用需求。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种基于混沌相空间理论的地磁场信号预测方法，可以实现对地磁场信号的高精度预测。一种地磁场信号预测方法，包括：步骤一：确定地磁场信号的时间分辨率；步骤二：根据所述时间分辨率，对地磁场信号进行采样，...
【技术保护点】
1.一种地磁场信号预测方法，其特征在于，包括：步骤一：确定地磁场信号的时间分辨率；步骤二：根据所述时间分辨率，对地磁场信号进行采样，获得多个采样点的地磁场信号；将采样点信号写成地磁场信号序列；最后采用C‑C算法将地磁场信号序列进行混沌相空间重构，得到n‑(d‑1)t个d维重构向量；其中，d为嵌入维数，t为延迟时间；步骤三：在BP神经网络中，将所述重构向量作为BP神经网络的输入，其中，针对第i个重构向量，将第i+1个重构向量中第d个元素作为该重构向量对应的预测值，然后训练BP神经网络；其中，i＝1,2…n‑(d‑1)t；步骤四：获得目标时刻之前的地磁场信号，得到一个地磁场信号...
【技术特征摘要】
1.一种地磁场信号预测方法，其特征在于，包括：步骤一：确定地磁场信号的时间分辨率；步骤二：根据所述时间分辨率，对地磁场信号进行采样，获得多个采样点的地磁场信号；将采样点信号写成地磁场信号序列；最后采用C-C算法将地磁场信号序列进行混沌相空间重构，得到n-(d-1)t个d维重构向量；其中，d为嵌入维数，t为延迟时间；步骤三：在BP神经网络中，将所述重构向量作为BP神经网络的输入，其中，针对第i个重构向量，将第i+1个重构向量中第d个元素作为该重构向量对应的预测值，然后训练BP神经网络；其中，i＝1,2…n-(d-1)t；步骤四：获得目标时刻之前的地磁场信号，得到一个地磁场信号序列；按照步骤二的方法，采用C-C算法...
【专利技术属性】
技术研发人员：付梦印，康嘉鹏，刘彤，王美玲，王凯，陈钊苇，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11
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