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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开一种基于统计学习的区域电离层TEC预测方法，包括：S1.对采集的初始TEC观测数据进行预处理，确定建模过程中所使用数据的采样周期和存储格式，得到标准化的TEC建模数据，并对标准化TEC建模数据进行分离，确定训练数据集和验证数据集；S2.构建基于地理位置参数、太阳活动参数、月份和世界时的区域电离层TEC预测模型；区域电离层TEC预测模型由时间模型和空间模型组成；S3.基于训练数据集，利用最小二乘法对时间模型进行训练，利用交叉验证方法对空间模型进行训练，确定时间模型和空间模型的相关参数与未知系数，基于验证数据集验证时间模型和空间模型；S4.输入地理位置参数、太阳活动参数、月份和世界时得到区域电离层TEC预测值。

主权项：1.一种基于统计学习的区域电离层TEC预测方法，其特征在于，包括：S1.对采集的初始TEC观测数据进行预处理，确定建模过程中所使用数据的采样周期和存储格式，得到标准化的TEC建模数据，并对标准化TEC建模数据进行分离，确定训练数据集和验证数据集；S2.基于主成分分析函数集构建基于地理位置参数、太阳活动参数、月份和世界时的区域电离层TEC预测模型；所述区域电离层TEC预测模型由时间模型和空间模型组成；所述地理位置参数包括纬度数据和经度数据；具体如下：S201.基于主成分分析理论将TEC正交分解为受互不相关的独立过程控制的时间变量和空间变量，构建基于地理位置参数、太阳活动参数、月份和世界时的区域电离层TEC预测模型： 式中，λ代表地理纬度，代表地理经度，p代表太阳10.7cm射电通量12个月滑动平均值，r代表太阳黑子数12个月滑动平均值，m代表月份，t代表世界时，i代表用于建模的TEC观测站点的计数，I代表用于建模的TEC观测站点总数，代表TEC的时间模型，代表TEC的空间模型中不同TEC观测站点所对应的重构权重系数；S202.建立TEC时间模型；将太阳10.7cm射电通量12个月滑动平均值和太阳黑子数12个月滑动平均值一起作为自变量引入TEC时间模型，建立从太阳活动参数和月份到TEC的时间模型： 式中，k代表时间周期谐波次数，K代表时间周期谐波次数最大值，K取1，2，3，4分别表示以年，半年，季度和月份为周期；l代表太阳活动的谐波次数，L代表太阳活动的谐波次数最大值，即取太阳活动参数的L次谐波来回归；S203.建立TEC空间模型；分布在不同地区的TEC观测站点提供的若干数量的TEC数据观测样本，反映了区域电离层TEC空间分布的全部或部分特征，空间模型用于描述上述不确定的TEC空间变化特征；引入带尺度因子的修正欧式距离作为TEC观测站点间的实际空间距离，由此建立的空间模型表示为： 式中，I代表用于建模的站点总数，TECi代表第i个TEC观测站点的实际TEC观测值，Wi代表第i个TEC观测站点对应的重构权重系数，为保证空间模型的重构无偏性，Wi通过下式确定： γdij代表第i个观测站和第j个观测站之间电离层距离dij对应的变异函数；γdj0代表第j个观测站与重构位置之间电离层距离dj0对应的变异函数；I代表用于建模的站点总数；S3.基于训练数据集，利用最小二乘法对时间模型进行训练，利用交叉验证方法对空间模型进行训练，确定时间模型和空间模型的相关参数与未知系数，基于验证数据集验证时间模型和空间模型；S4.输入地理位置参数、太阳活动参数、月份和世界时得到区域电离层TEC预测值。

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百度查询： 天津大学 一种基于统计学习的区域电离层TEC预测方法