基于时间序列、神经网络、灰色和组合预测对电离层TEC的预测研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·工作主要背景 | 第9页 |
| ·电离层简介 | 第9-14页 |
| ·电离层发现的历史 | 第9-10页 |
| ·电离层探测手段 | 第10-11页 |
| ·电离层模型理论探索状况 | 第11-12页 |
| ·电离层对通信以及导航定位的影响 | 第12-14页 |
| ·电离层物理研究近期成果 | 第14-18页 |
| ·各国在电离层天气预报的工作 | 第14-15页 |
| ·电离层天气预报 | 第15-18页 |
| ·总电子含量介绍 | 第18-19页 |
| ·本文要研究的内容 | 第19-21页 |
| 第二章 电离层TEC的数据处理 | 第21-40页 |
| ·电离层TEC数据获取 | 第21-23页 |
| ·电离层单层模型及GPS/TEC观测方法 | 第21-22页 |
| ·电离层TEC数据处理 | 第22-23页 |
| ·电离层TEC数据的时序内插 | 第23-26页 |
| ·自相关分析法原理 | 第24页 |
| ·内插方法的形成及其插值误差 | 第24-26页 |
| ·预测理论分析 | 第26-40页 |
| ·神经网络理论介绍 | 第26-33页 |
| ·灰色系统理论介绍 | 第33-35页 |
| ·时间序列理论 | 第35-40页 |
| 第三章 时间序列对电离层TEC的预测研究 | 第40-48页 |
| ·时间序列模型建模思路 | 第40-43页 |
| ·ARIMA(p,d,q)建模思想 | 第40-43页 |
| ·预测分析与讨论 | 第43-47页 |
| ·实验过程 | 第43页 |
| ·实验结果 | 第43-46页 |
| ·结果讨论 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 人工神经网络对TEC的预测 | 第48-58页 |
| ·神经网络模型建模思路 | 第48-49页 |
| ·预测分析与讨论 | 第49-57页 |
| ·实验过程 | 第49页 |
| ·实验过程 | 第49-56页 |
| ·结果讨论 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 电离层TEC的灰色预测 | 第58-72页 |
| ·灰色预测模型建模思路 | 第58-61页 |
| ·GM(1,1)模型建模原理 | 第58-59页 |
| ·GM(1,1)模型的适用范围 | 第59-60页 |
| ·GM(1,1)模型的误差分析 | 第60-61页 |
| ·预测结果与讨论 | 第61-71页 |
| ·实验过程 | 第61页 |
| ·TEC的单时刻灰色预测分析 | 第61-66页 |
| ·实验改进 | 第66-70页 |
| ·结果讨论 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 组合预测 | 第72-87页 |
| ·组合预测模型预测思路 | 第72-74页 |
| ·线性组合预测建模思想 | 第72-73页 |
| ·非线性组合预测建模思想 | 第73-74页 |
| ·预测结果与讨论 | 第74-81页 |
| ·实验结果 | 第74-79页 |
| ·三种线性组合预测结果比较 | 第79-81页 |
| ·非线性组合预测建模思路 | 第81-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第七章 总结与展望 | 第87-89页 |
| ·全文总结 | 第87-88页 |
| ·研究展望 | 第88页 |
| ·创新点 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第95页 |
| 攻读硕士学位期间参与项目情况 | 第95-97页 |
| 附录 | 第97-104页 |
