人工智能技術(shù)在電離層擴展F領(lǐng)域的應用研究

章  緒  論  1
1.1  選題的背景及意義  1
1.2  國內(nèi)外研究現(xiàn)狀  3
1.2.1  擴展F發(fā)生概率的變化特征  4
1.2.2  擴展F與電離層F層背景參數(shù)的相關(guān)性  7
1.2.3  擴展F與其他不規(guī)則體現(xiàn)象的相關(guān)性  8
1.2.4  擴展F發(fā)生概率的預測模型  11
1.2.5  人工智能技術(shù)發(fā)展概述  14
1.3  研究內(nèi)容及主要工作  16
第二章  電離層及其不規(guī)則結(jié)構(gòu)  20
2.1  引言  20
2.2  電離層  21
2.2.1  電離層的形成  21
2.2.2  電離層的分層結(jié)構(gòu)  22
2.3  電離層不規(guī)則結(jié)構(gòu)及其基本特征  23
2.3.1  擴展F  24
2.3.2  偶發(fā)E層(Es層)  25
2.3.3  電離層閃爍  26
2.4  太陽與地磁活動的影響及表征參數(shù)  27
2.5  電離層不規(guī)則結(jié)構(gòu)的探測  28
2.5.1  電離層垂直探測儀  29
2.5.2  閃爍監(jiān)測設備  31
2.6  本章小結(jié)  32
第三章  中低緯度地區(qū)電離層擴展F的產(chǎn)生機制  33
3.1  引言  33
3.2  低緯度地區(qū)擴展F的產(chǎn)生機制  34
3.3  中緯度地區(qū)擴展F的產(chǎn)生機制  37
3.4  改進的線性增長率的計算方法  40
3.5  影響線性增長率的因素分析  43
3.6  本章小結(jié)  47
第四章  中低緯度地區(qū)擴展F的區(qū)域統(tǒng)計特征  48
4.1  引言  48
4.2  數(shù)據(jù)來源與處理  49
4.3  電離層擴展F的經(jīng)向變化特征  51
4.3.1  年變化  54
4.3.2  隨太陽、地磁活動變化  56
4.3.3  季節(jié)變化  59
4.3.4  日變化  60
4.4  電離層擴展F的緯向變化特征  61
4.4.1  年變化  62
4.4.2  隨太陽、地磁活動變化  65
4.4.3  季節(jié)變化  67
4.4.4  日變化  69
4.5  擴展F區(qū)域變化特征的機制分析  70
4.6  本章小結(jié)  75
第五章  擴展F與電離層F層背景參數(shù)的相關(guān)性  77
5.1  引言  77
5.2  峰高、虛高、厚度的統(tǒng)計特征  78
5.2.1  數(shù)據(jù)來源與處理  78
5.2.2  峰高的變化特征  79
5.2.3  虛高的變化特征  81
5.2.4  厚度的變化特征  82
5.3  擴展F與臨界頻率、虛高的相關(guān)性  83
5.3.1  數(shù)據(jù)來源與處理  83
5.3.2  F2層臨界頻率(foF2)的變化  86
5.3.3  F層虛高(h′F)的變化  87
5.3.4  擴展F發(fā)生概率的變化  89
5.3.5  相關(guān)性分析  92
5.4  本章小結(jié)  97
第六章  擴展F與其他不規(guī)則體現(xiàn)象的相關(guān)性  99
6.1  引言  99
6.2  擴展F與電離層閃爍的相關(guān)性研究  100
6.2.1  數(shù)據(jù)來源與處理  100
6.2.2  年變化  102
6.2.3  季節(jié)變化  105
6.2.4  日變化  109
6.2.5  相關(guān)性分析  110
6.3  擴展F與Es層相關(guān)性研究  115
6.3.1  數(shù)據(jù)來源與處理  115
6.3.2  年變化  117
6.3.3  季節(jié)變化  119
6.3.4  日變化  120
6.3.5  相關(guān)性分析  120
6.4  本章小結(jié)  124
第七章  大數(shù)據(jù)處理方法  126
7.1  引言  126
7.2  數(shù)據(jù)預處理  127
7.2.1  數(shù)據(jù)預處理概述  127
7.2.2  數(shù)據(jù)預處理流程  127
7.3  算法模型  130
7.3.1  模型學習方式  130
7.3.2  分類模型  132
7.3.3  聚類算法  143
7.3.4  時間序列預測算法  148
7.4  模型評價  154
7.4.1  評價指標  154
7.4.2  模型評估方法  157
7.4.3  超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法  158
7.4.4  欠擬合與過擬合  159
7.4.5  實驗應用  160
7.5  本章小結(jié)  168
第八章  電離層擴展F發(fā)生概率的預測模型研究  169
8.1  引言  169
8.2  神經(jīng)網(wǎng)絡算法簡介  170
8.3  數(shù)據(jù)來源與處理  172
8.4  擴展F發(fā)生概率預測模型的構(gòu)建  176
8.5  預測模型的精度分析  181
8.6  本章小結(jié)  184
第九章  總結(jié)與展望  186
9.1  研究總結(jié)  186
9.2  研究展望  188
參考文獻  190