基于深度学习MLP算法的SuperDARN雷达越极盖电势模型构建  

作　　者：王瀚锌 刘二小 

机构地区：[1]杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州310018

出　　处：《科学与信息化》2020年第23期46-46,共1页Technology and Information

摘　　要：电离层对流能够表征高纬电离层等离子体对流.SuperDARN高频雷达网是研究中高纬电离层等离子体对流的重要手段,越极盖电势是其主要测量参数之一。本文基于SuperDARN雷达2015年的电离层对流数据,基于长短期记忆网络算法,基于行星际电场,Kan-Lee重联电场,北半球极盖指数以及极光电集流指数构建了越极盖电势的深度学习预测模型,然后利用独立的数据集,基于预测值和测量值之间的均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE)以及线性相关系数(LC)三个统计参数对模型的性能进行了评估。结果表明,MLP算法在越极盖电势构建领域具有较高的经度,具有广泛的应用前景。

关 键 词：MLP SUPERDARN 越极盖电势 

分 类 号：P35[天文地球—空间物理学]