基于改进的深度置信网络的电离层F2层临界频率预测

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 5次 | 上传用户：lhz19700717

【摘要】

：

提出一种基于深度置信网络(deep belief network,DBN)对本区域未来24 h的电离层临界频率f0F2预测的方法。对选取的数据集进行筛选,生成用于训练和测试的数据集;改进DBN基本单元的结构,以适应对连续型数据特征的提取与学习,再通过实验确定DBN的基本结构;最后利用训练数据集对改进后的网络进行训练,实现对f0F2值的预测。与实测值相比较,改进的DBN具有极佳的预测准确性;与浅层结

【作者】

：

唐智灵吕晓朦

【机构】

：

桂林电子科技大学无线宽带通信和信息处理重点实验室,桂林电子科技大学电子工程与自动化学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2018年03期

【关键词】

：

f0F2预测深度学习深度置信网络受限波尔兹曼机 f0F2 prediction deep learning deep belief network res

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