太陽(yáng)黑子數(shù)平滑月均值的混合預(yù)測(cè)模型
[Abstract]:A hybrid prediction model for smooth monthly mean of sunspot number is proposed. The maximum predictable period of the monthly mean time series of sunspot number smoothing is obtained by the maximum Lyapunov index. The results show that the maximum predictable period of the sunspot number smoothing monthly mean series is 42 months. The monthly mean time series of sunspot number smoothing contains linear and nonlinear components. The autoregression moving average model is used to predict the linear components. The residual sequence with only nonlinear components is obtained by making the difference between the actual value of the monthly mean value of sunspot number smoothing monthly mean and the predicted value of autoregression moving average model, and the residual sequence is predicted by echo state network with good nonlinear prediction ability. The optimal parameters of echo state network prediction model are determined by artificial bee swarm algorithm. The predicted value of the autoregression moving average model is added to the residual error predicted by the echo state network, and the final prediction value of the monthly mean value of the sunspot number is obtained. The prediction of the monthly mean of sunspot number in the 23rd solar active cycle shows that the proposed prediction model has high prediction accuracy. At the same time, the monthly mean number of sunspots in the 24th solar active cycle is predicted, and the results show that the 24th solar active cycle will end in February 2020.
【作者單位】: 沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):11273001) 遼寧省博士啟動(dòng)基金(編號(hào):20141070)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】:P182.41
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9 趙Z,
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