Prophet时序预测模型在电离层TEC异常探测中的应用

提出一种基于Facebook开源的Prophet预测模型进行电离层TEC异常识别的新方法.首先,对比分析了该方法与传统时间序列预测方法(ARIMA模型等)预测电离层TEC建模背景值的精度,以及与经典电离层TEC异常识别方法(滑动四分位法)提取前面对应一致的电离层TEC背景值的精度.结果表明,Prophet预测模型预测建模背景值的精度要明显优于其他方法,且预测的建模精度比ARIMA模型等方法高2.55倍左右,比滑动四分位法高10.74倍左右.同时,在最佳预测建模区间时,其精度值大小比较依次为RMSEIQR=10.5841>RMSEARIMA=3.2780>RMSEProphet=0.8469,说明传统探测法预测建模背景值时具有较大的不足.随后,以2017年8月8日九寨沟7.0级地震为例,利用该方法分析了电离层TEC异常扰动情况,并对比验证了该方法的有效性和准确性.实验结果表明:在震前第10 d和第2 d电离层TEC发生较为明显的负异常,第7 d电离层TEC发生较为明显的正异常.对比实验表明,Prophet预测模型的有效性和准确性明显优于滑动四分位法.