基于Chaos-MEA-Elman的电离层临界频率f0F2预测

摘要

针对飞机高频通信中通信频率选择不当导致信号衰落等问题,提出一种基于混沌理论和思维进化算法优化的Elman神经网络相结合的临界频率f0F2预测方法。分析和验证f0F2时间序列的混沌特性;采用混沌理论重构技术重建f0F2时间序列的相空间,并根据相空间结构确定Elman神经网络各层节点个数;利用思维进化算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值。数值和实验分析表明,Chaos-MEA-Elman算法比Elman神经网络对电离层临界频率f0F2的预测精确度更高,为预测飞机最佳通信频率提供新的方法。