Обработка ионограмм высокоширотных станций вертикального зондирования с использованием нейронных сетей: Es и F2 слои.

С.А. Долгачева, Фгбу «Арктический и антарктический научно-исследователь институт», Людмила Николаевна Макарова, Алексей Владимирович Николаев
{"title":"Обработка ионограмм высокоширотных станций вертикального зондирования с использованием нейронных сетей: Es и F2 слои.","authors":"С.А. Долгачева, Фгбу «Арктический и антарктический научно-исследователь институт», Людмила Николаевна Макарова, Алексей Владимирович Николаев","doi":"10.37614/2588-0039.2020.43.025","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В работе рассматривается использование искусственных нейронных сетей для автоматической обработки высокоширотных ионограмм вертикального зондирования. Нейросетевые модели обучались различать типы слоев Esи F2 и определять их параметры: критические частотыобыкновенной волны для Es и F2 слоев (foEs и foF2), минимальные действующие высоты (hEs, hF2), наименьшую наблюдаемую частоту отражения от ионосферы (fmin), экранирующую частоту слоя Es (fbEs), высоту максимума слоя Esr, наибольшую частоту отражения от области F (fxI), предельную частоту рассеянной обыкновенной компоненты слоя F (foI), высоту и частоту для коэффициента M3000 F2 слоя (M3000f F2 и M3000h F2). Эффективность моделей оценивалась с помощью тестовой выборки, содержащей 30000 ионограмм. Точность определения слоёв Esи F2 наиболее эффективной модели составляет 91.1% и 91.9% соответственно. Средняя ошибка определения частот составляет от 0.27 до 0.66 МГц для разного типа частот; средняя ошибка определения высоты Es~8.5 км, высоты F2 ~30 км.","PeriodicalId":286136,"journal":{"name":"Proceedings of the 43rdAnnual Seminar","volume":"25 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-12-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Proceedings of the 43rdAnnual Seminar","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37614/2588-0039.2020.43.025","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

В работе рассматривается использование искусственных нейронных сетей для автоматической обработки высокоширотных ионограмм вертикального зондирования. Нейросетевые модели обучались различать типы слоев Esи F2 и определять их параметры: критические частотыобыкновенной волны для Es и F2 слоев (foEs и foF2), минимальные действующие высоты (hEs, hF2), наименьшую наблюдаемую частоту отражения от ионосферы (fmin), экранирующую частоту слоя Es (fbEs), высоту максимума слоя Esr, наибольшую частоту отражения от области F (fxI), предельную частоту рассеянной обыкновенной компоненты слоя F (foI), высоту и частоту для коэффициента M3000 F2 слоя (M3000f F2 и M3000h F2). Эффективность моделей оценивалась с помощью тестовой выборки, содержащей 30000 ионограмм. Точность определения слоёв Esи F2 наиболее эффективной модели составляет 91.1% и 91.9% соответственно. Средняя ошибка определения частот составляет от 0.27 до 0.66 МГц для разного типа частот; средняя ошибка определения высоты Es~8.5 км, высоты F2 ~30 км.
使用神经网络Es和F2处理高纬度垂直探测站的电离图。
它考虑使用人工神经网络来自动处理垂直探测的高纬度电离图。神经网络模型被训练来区分esi F2层的类型和参数:临界частотыобыкновен担心Es和F2层(foEs foF2),最低行动(hEs hF2)的高度,观察频率最小频率(fmin)、屏蔽层电离层反射Es(最多插件兼容层fbEs),海拔最大反射频率F (fxI)领域,截止频率分散普通组件层F (foI),高度为M3000系数和频率F2层(M3000f F2和M3000h F2)。测试样品的有效性估计为3万个电离克。esi F2层的精度分别为91.1%和91.9%。平均频率误差为0.27到0.66兆赫,用于不同类型的频率;平均身高误差为8.5公里,F2 / 30公里。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信