延迟是全球卫星导航定位中重要的误差源之一,提高电离层TEC建模和预报精度对改善卫星导航定位精度至关重要.本文构建了以太阳辐射通量指数F_(10.7)、地磁活动指数Dst、地理坐标和中国科学院(Chinese Academy of Sciences,CAS)GIM数据为...延迟是全球卫星导航定位中重要的误差源之一,提高电离层TEC建模和预报精度对改善卫星导航定位精度至关重要.本文构建了以太阳辐射通量指数F_(10.7)、地磁活动指数Dst、地理坐标和中国科学院(Chinese Academy of Sciences,CAS)GIM数据为输入参数的NeuralProphet神经网络模型(NP模型),实现在2015年3月特大磁暴期中国区域电离层TEC短期预报.为验证NP模型的预报精度,本文同时构建了长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory Neural Network,LSTM)模型进行对比分析.结果统计分析表明,NP模型在磁暴期(2015年DOY076-078)TEC预报值RMSE和RD分别为0.83 TECU和3.13%,绝对和相对精度较LSTM模型分别提高1.49 TECU和10.25%;且NP模型RMSE优于1.5 TECU的比例达97.24%,远高于LSTM模型.NP模型预报值与CAS具有较好一致性和无偏性,偏差均值仅为-0.01 TECU,而LSTM模型预报值的均值偏大,偏差均值为1.49 TECU.从低纬到中纬度的三个纬度带内,NP模型RMSE分别为1.12、0.83和0.44 TECU,精度比LSTM模型提高1.94、1.56和1.23 TECU.整体上,在磁暴期NP模型预报性能明显优于LSTM模型,能够精细描述中国区域电离层TEC时空变化.展开更多
