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Modelling of foF(2) using neural networks at an equatorial anomaly station

机译:在赤道异常站使用神经网络对foF(2)进行建模

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摘要

The critical frequency of the F-2-layer (foF(2)) is an important parameter in estimating the total electron content (TEC) of the ionosphere, which is necessary for predicting the ionospheric time delay in GPS applications. The foF(2) data from Ahmedabad, which is in the equatorial anomaly region, are modelled using a multilayer neural network trained with back-propagation algorithm. The IRI-2001 model together with this neural network model can be used for predicting/forecasting of the foF(2) parameter within the Indian subcontinent. The foF(2) values thus predicted can be used to estimate the critical TEC parameter.
机译:F-2层的临界频率(foF(2))是估算电离层总电子含量(TEC)的重要参数,这对于预测GPS应用中的电离层时间延迟是必不可少的。来自艾哈迈达巴德(Ahmedab​​ad)的foF(2)数据位于赤道异常区域,它是使用经过反向传播算法训练的多层神经网络建模的。 IRI-2001模型与该神经网络模型一起可以用于印度次大陆内foF(2)参数的预测/预测。如此预测的foF(2)值可用于估计临界TEC参数。

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