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  • 简介:通过实际天文测得到的日变化资料的分析研究,证实了将非线笥的跳步时间序列分析模型(LSTSA)结合到小波变换中,能够有效削弱小波变换中时频谱的端部畸变效应,显著提高对低频信号的检测能力。LSTSA模型将对不上波变换中时频谱技术的更好、更广泛的应用作出一定的贡献。

  • 标签: 日长变化 小波变换 LSTSA模型 跳步时间序列分析 频谱 端部效应
  • 简介:变化的预报具有重要的科学意义和实际应用价值。非线性的人工神经网络技术中的反向传播模型(BP网络)可用于预报日变化。BP网络的拓扑结构决定了神经网络解决问题的能力,针对不同的问题需要采用不同的网络结构。该文分析了神经网络的拓扑结构算法,选用最小均方误差法确定网络的拓扑结构,并将此应用于日变化预报。结果表明,该方法是可靠和有效的。

  • 标签: 日长变化 神经网络 BP网络 最小均方误差法
  • 简介:针对广义回归神经网络用于日变化预报过程中,样本的输入方式对预报结果的影响进行了研究。采用2种输入方式:即样本按不同跨度输入以及按连续输入,对日变化进行预报。最终证明不同的样本输入方式对日变化预报精度的影响较大,样本按跨度输入在超短期预报中预报精度较高,样本采用连续输入的方式在短期和中期预报中预报精度较高。

  • 标签: 广义回归神经网络 日长变化预报 输入方式 相关性
  • 简介:本文描述了子波变换分析的基本原理,并用这一方法分析了日、大气角动量和太阳活动指数的MJO特性。结果表明:几种序列均存在着40-60天高频变化,且这些变化在不同历元处有显著的差别,这些时空变化特性将进一步揭示太阳活动指数与日、大气之间的相互关系。作者认为,子波变换分析可帮助我们考虑这些序列之间的动力学机制。

  • 标签: 时间序列 子波变换分析 大气角动量 太阳活动指数 日长