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Using the Radial Basis Function Neural Network to Predict Ionospheric Critical Frequency of F2-layer over Wuhan

【摘要】:In this paper, using nonlinear radial basis function (RBF) neural networks (NNs) forecasting methods to predict the critical frequency (f o F 2 ) of a middle-low latitude station (WuHan) is presented. Principal component analysis is adopted for the purposes of noise and dimension reduction. The whole study is based on a sample of about 26000 observations of f o F 2 with 1-hour time resolution. Embedding dimension of the dynamical system that generates above sample is estimated using the nearest neighbor method. This information is then utilized for the training of the predictors employed in this study.

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