天文学报
天文學報
천문학보
ACTA ASTRONOMICA SINICA
2008年
1期
93-100
,共8页
王琪洁%廖德春%周永宏%廖新浩
王琪潔%廖德春%週永宏%廖新浩
왕기길%료덕춘%주영굉%료신호
天体测量%地球自转,方法%数值
天體測量%地毬自轉,方法%數值
천체측량%지구자전,방법%수치
日长变化具有复杂的时变特性,传统的线性时间序列分析方法往往难以取得良好的预报效果.采用非线性人工神经网络技术对日长变化进行预报,网络模型的拓扑结构由最小均方误差法来确定.考虑到日长变化与大气环流运动间的密切关系,在神经网络预报模型中引入轴向大气角动量序列.结果表明,联合日长和大气角动量序列,比起单独采用日长资料,预报精度得到显著的提高.
日長變化具有複雜的時變特性,傳統的線性時間序列分析方法往往難以取得良好的預報效果.採用非線性人工神經網絡技術對日長變化進行預報,網絡模型的拓撲結構由最小均方誤差法來確定.攷慮到日長變化與大氣環流運動間的密切關繫,在神經網絡預報模型中引入軸嚮大氣角動量序列.結果錶明,聯閤日長和大氣角動量序列,比起單獨採用日長資料,預報精度得到顯著的提高.
일장변화구유복잡적시변특성,전통적선성시간서렬분석방법왕왕난이취득량호적예보효과.채용비선성인공신경망락기술대일장변화진행예보,망락모형적탁복결구유최소균방오차법래학정.고필도일장변화여대기배류운동간적밀절관계,재신경망락예보모형중인입축향대기각동량서렬.결과표명,연합일장화대기각동량서렬,비기단독채용일장자료,예보정도득도현저적제고.
