一种电离层的总电子含量预测方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及电离层预测技术领域，公开了一种电离层的总电子含量预测方法、设备及存储介质，通过获取电离层和太阳活动其各自带有的属性数据，并对其进行预处理，将预处理后的数据分为训练数据集和测试数据集，通过训练数据集对新建基于完全连接的神经网络结构的总电子含量预测模型进行训练，同时通过Adam优化器和针对不同太阳活动的数据对总电子含量预测模型进行优化，获得最优总电子含量预测模型，实现对电离层的总电子含量预测。本发明专利技术基于电离层和太阳活动各自带有的基本属性，通过建立的总电子含量预测模型实现准确预测电离层中总电子含量，同时可以显示出高太阳活动和低太阳活动的不同情况，为预警天气变化提供了一种可实施的方法。实施的方法。实施的方法。

【技术实现步骤摘要】
一种电离层的总电子含量预测方法、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及电离层预测
，特别涉及一种电离层的总电子含量预测方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]电离层是一种含有带电粒子的介质，电离层对于无线电通信、卫星导航、定位、授时及地震预报等具有非常重要的作用，全球导航卫星系统(GNSS)使用无线电波来估计地球在太空中的位置，而电离层状态会对无线电波的信号产生延迟的现象。电离层的总电子含量(TEC)是非常重要的电离层物理参量之一，电离层状态可用总电子含量来描述。电离层被太阳辐射电离，其状态因不断变化的空间天气条件而不断变化，在白天时，有更多的太阳辐射，这将会导致光电离，从而产生更多的电离粒子；在夜间时，由于缺乏阳光，光电离过程不存在，这将会导致电离层中的电子密度降低。
[0003]无线电波的传播延迟与电离层TEC成正比，TEC随电子密度的增加而增加。同时，一些用于修正电离层的传统经验模型在特定环境下并不能保持原有的效果，会产生较大的误差。因为电离层是作为空间天气演化的重要物理量，但电离层总电子含量将可能存在波动和异常，因此准确的电离层总电子含量是解开空间天气相关联的深层次理论机理的重要纽带。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中无法准确预测电离层中总电子含量的问题，本专利技术提供了一种电离层的总电子含量预测方法、设备及存储介质。
[0005]本专利技术的
技术实现思路
如下：
[0006]一种电离层的总电子含量预测方法，包括以下步骤：
[0007]S1：获取电离层数据与太阳活动数据并进行预处理，将预处理后数据分为训练数据集和测试数据集；
[0008]S2：构建总电子含量预测模型，选用完全连接的神经网络结构作为主要组成部分；
[0009]S3：从所述训练数据集中选取F10.7指数、年积日、世界时、地理经度与太阳天顶角作为输入参数种类，对所述总电子含量预测模型进行训练；
[0010]S4：使用Adam优化器优化所述总电子含量预测模型的训练；
[0011]S5：根据不同的太阳活动数据优化总电子含量预测模型的训练，以获得最优总电子含量预测模型，实现对电离层的总电子含量预测。
[0012]进一步地，所述预处理包括：
[0013]通过对电离层数据与太阳活动数据进行每小时取卡灵顿旋转平均值进行缩小。
[0014]进一步地，所述电离层数据包括：
[0015]从地壳动力学数据信息系统中下载的IONEX文件中获取，每个所述IONEX文件中包含每小时或两小时的VTEC地图，所述VTEC地图带有2.5
°
和5
°
经纬度分辨率。
[0016]进一步地，所述太阳活动数据包括：
[0017]从过去两个太阳活动周期中获取的高太阳活动水平和低太阳活动水平，所述高太阳活动水平或低太阳活动水平由太阳设点通量指数F10.7提供。
[0018]进一步地，所述训练数据集通过使用2.5
°
经度
×
15
°
纬度的分辨率加快所述总电子含量预测模型的训练。
[0019]进一步地，所述根据不同的太阳活动数据优化总电子含量预测模型的训练，包括：
[0020]在训练所述总电子含量预测模型时对于高太阳活动水平增加完全连接的神经网络结构的神经元和层数，对于低太阳活动水平降低总电子含量预测模型的正则化。
[0021]进一步地，所述总电子含量预测模型上添加有正则化项，用于所述总电子含量预测模型对训练数据集拟合太好时进行惩罚。
[0022]本专利技术提供了一种电离层的总电子含量预测设备，所述电离层的总电子含量预测设备包括：
[0023]存储器、处理器，通信总线以及存储在所述存储器上的电离层的总电子含量预测程序，
[0024]所述通信总线用于实现处理器与存储器间的通信连接；
[0025]所述处理器用于执行所述电离层的总电子含量预测程序，以实现如上述任意一项所述电离层的总电子含量预测方法的步骤。
[0026]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，所述存储介质上存储有电离层的总电子含量预测程序，所述电离层的总电子含量预测程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的电离层的总电子含量预测方法的步骤。
[0027]本专利技术的有益效果至少包括：基于电离层和太阳活动各自带有的基本属性，通过建立的总电子含量预测模型实现准确预测电离层中总电子含量，同时可以显示出高太阳活动和低太阳活动的不同情况，为预警天气变化提供了一种可实施的方法。
附图说明
[0028]图1为本专利技术提供的电离层的总电子含量预测方法的流程框图示意图。
具体实施方式
[0029]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0030]实施例1
[0031]结合图1所示，本实施例提供了一种电离层的总电子含量预测方法，包括以下步骤：
[0032]S1：获取电离层数据与太阳活动数据并进行预处理，将预处理后数据分为训练数据集和测试数据集；
[0033]S2：构建总电子含量预测模型，选用完全连接的神经网络结构作为主要组成部分；
[0034]S3：从所述训练数据集中选取F10.7指数、年积日、世界时、地理经度与太阳天顶角
作为输入参数种类，对所述总电子含量预测模型进行训练；
[0035]S4：使用Adam优化器优化所述总电子含量预测模型的训练；
[0036]S5：根据不同的太阳活动数据优化总电子含量预测模型的训练，以获得最优总电子含量预测模型，实现对电离层的总电子含量预测。
[0037]进一步地，所述预处理包括：
[0038]通过对电离层数据与太阳活动数据进行每小时取卡灵顿旋转平均值进行缩小。一个卡灵顿自转周期约为27天，这是从地球上观察到的太阳的固定特征旋转到相同的表观位置的时间。
[0039]进一步地，所述电离层数据包括：
[0040]从地壳动力学数据信息系统中下载的IONEX文件中获取，每个所述IONEX文件中包含每小时或两小时的VTEC地图，所述VTEC地图带有2.5
°
和5
°
经纬度分辨率。
[0041]进一步地，所述太阳活动数据包括：
[0042]从过去两个太阳活动周期中获取的高太阳活动水平和低太阳活动水平，所述高太阳活动水平或低太阳活动水平由太阳设点通量指数F10.7提供，F10.7描述了波长为10.7cm的太阳辐射，从低太阳活动到高太阳活动中，F10.7会有明显的变化，从而导致VTEC变化。
[0043]太阳活动周期本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电离层的总电子含量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取电离层数据与太阳活动数据并进行预处理，将预处理后数据分为训练数据集和测试数据集；S2：构建总电子含量预测模型，选用完全连接的神经网络结构作为主要组成部分；S3：从所述训练数据集中选取F10.7指数、年积日、世界时、地理经度与太阳天顶角作为输入参数种类，对所述总电子含量预测模型进行训练；S4：使用Adam优化器优化所述总电子含量预测模型的训练；S5：根据不同的太阳活动数据优化总电子含量预测模型的训练，以获得最优总电子含量预测模型，实现对电离层的总电子含量预测。2.根据权利要求1所述的一种电离层的总电子含量预测方法，其特征在于：所述预处理包括：通过对电离层数据与太阳活动数据进行每小时取卡灵顿旋转平均值进行缩小。3.根据权利要求1所述的一种电离层的总电子含量预测方法，其特征在于：所述电离层数据包括：从地壳动力学数据信息系统中下载的IONEX文件中获取，每个所述IONEX文件中包含每小时或两小时的VTEC地图，所述VTEC地图带有2.5
°
和5
°
经纬度分辨率。4.根据权利要求1所述的一种电离层的总电子含量预测方法，其特征在于：所述太阳活动数据包括：从过去两个太阳活动周期中获取的高太阳活动水平和低太阳活动水平，所述高太阳活动水平或低太阳活动水平由太阳设点通量指数F10.7提供。5.根据权利要求1所述的一种电离层的总电子...

【专利技术属性】
技术研发人员：李灯熬，赵菊敏，张馨方，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：