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申请/专利权人：北部湾大学

摘要：本发明属于空间天气预测技术领域，具体为一种基于EMD和BP神经网络的太阳10.7厘米射电流量中短期预报方法，包括：获取F10.7日观测值数据并进行预处理；对预处理后的F10.7日观测值数据进行归一化处理；对处理后的数据通过EMD算法提取F10.7日观测值数据的IMF模态分量；对处理后的各IMF模态分量分别进行训练集和测试集划分；将各IMF模态分量训练集和测试集转换为可被BP神经网络训练的监督学习样本数据；搭建BP神经网络，将各个IMF模态分量的训练样本分别单独输入BP神经网络进行训练，得到IMF预报分量；将IMF模态分量的预报分量重构；预报值和测试集进行误差分析。本发明可有效提升短、中期预测精度。

主权项：1.一种基于EMD和BP神经网络的太阳10.7厘米射电流量中短期预报方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取F10.7日观测值数据并进行预处理；S2：对预处理后的F10.7日观测值数据进行归一化处理；S3：将S2中处理后的数据通过EMD算法提取F10.7日观测值数据的IMF模态分量；步骤S3中将S2中处理后的数据通过EMD算法提取F10.7日观测值数据的IMF模态分量，具体包括：1初始化IMF模态分量cit为Xt，初始化残差项rt为Xt：cit＝Xtrt＝Xt其中Xt表示F10.7日值数据集，由若干个F10.7日值数据组成，记为Xt＝{x1，x2，...，xi，...，xm}；xm为第m个F10.7日值数据；2识别出F10.7日观测值数据Xt中所有的局部极值；采用样条插值法分别获取其上包络s+t和下包络s-t，计算均值包络mt： 3更新IMF模态分量值cit如下：cit＝Xt-mt4判断cit是否符合IMF模态分量判定准则，若不符合，返回到第2步；若满足约束条件，将cit作为第i个IMF模态分量；判定准则表达如下： 式中，相对误差σ∈[0.2，0.3]；5更新残差项rt如下：rt＝rt-cit6判断残差项rt是否为单调函数，若不为单调函数，i的值加1并返回第2步；若满足单调函数条件，输出k个IMF模态分量和1个残差项，并且满足： 式中，k为IMF模态分量数量；S4：对各个IMF模态分量分别进行训练集和测试集划分；S5：将各个IMF模态分量训练集和测试集转换为可以被BP神经网络训练的监督学习样本数据；S6：搭建BP神经网络，使用F10.7训练集训练BP神经网络，并将各个IMF模态分量的训练样本分别单独输入BP神经网络进行训练，得到IMF预报分量；将IMF模态分量的预报分量进行重构，得到最终预报值；预报值和测试集进行误差分析，获取F10.7的预报效果。

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