组合式深度学习的电离层TEC短期预报模型

摘要： 针对磁暴期间电离层总电子含量TEC异常扰动导致预报精度大幅降低的问题，提出基于强化学习的Q学习算法，对遗传算法优化BP神经网络模型和长短时记忆网络模型进行优化组合，进而建立了一种组合式深度学习的电离层TEC预报模型。分别利用组合模型、两个单一模型对CODE提供的中国地区TEC数据进行3 d预报。结果表明，在不同磁暴等级(强、中、弱、无)下，组合模型预报的平均相对精度分别为95.... （共6页）