基于太阳辐照度的大气电场日变化模拟方法及系统

本申请涉及大气电场模拟技术领域，公开了一种基于太阳辐照度的大气电场日变化模拟方法及系统，方法包括：通过获取历史大气电场数据及同步的环境因素数据，采用时间序列分析和神经网络技术提取时序特征，生成耦合数据集，并基于耦合数据集构建多参数模型，通过卷积神经网络和记忆核函数的优化，多参数模型能准确模拟环境因素对大气电场的滞后效应；采用独立分量分析分离辐照度的直射和散射成分，生成分量作用向量，能进一步优化多参数模型的预测性能；本申请能实现对大气电场日变化的高效模拟和精确预测。