論文の概要: Amplitude Scintillation Forecasting Using Bagged Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08745v1
- Date: Mon, 18 Jul 2022 16:39:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-19 19:27:54.124862
- Title: Amplitude Scintillation Forecasting Using Bagged Trees
- Title(参考訳): 袋入り木を用いた振幅シンチレーション予測
- Authors: Abdollah Masoud Darya, Aisha Abdulla Al-Owais, Muhammad Mubasshir
Shaikh, Ilias Fernini
- Abstract要約: 信号パワーのゆらぎは振幅シンチレーションと呼ばれ、S4インデックスを通して監視することができる。
我々は,1つのGPSシンチレーション監視受信機からの履歴データを用いて,振幅シンチレーションの重症度を予測する機械学習(ML)モデルを訓練する可能性を検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Electron density irregularities present within the ionosphere induce
significant fluctuations in global navigation satellite system (GNSS) signals.
Fluctuations in signal power are referred to as amplitude scintillation and can
be monitored through the S4 index. Forecasting the severity of amplitude
scintillation based on historical S4 index data is beneficial when real-time
data is unavailable. In this work, we study the possibility of using historical
data from a single GPS scintillation monitoring receiver to train a machine
learning (ML) model to forecast the severity of amplitude scintillation, either
weak, moderate, or severe, with respect to temporal and spatial parameters. Six
different ML models were evaluated and the bagged trees model was the most
accurate among them, achieving a forecasting accuracy of $81\%$ using a
balanced dataset, and $97\%$ using an imbalanced dataset.
- Abstract(参考訳): 電離圏内に存在する電子密度の不規則性は、グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)の信号において大きな変動を引き起こす。
信号パワーのゆらぎは振幅シンチレーションと呼ばれ、S4インデックスを通して監視することができる。
過去のs4インデックスデータに基づく振幅シンチレーションの深刻度を予測することは、リアルタイムデータが利用できない場合に有益である。
本研究では,単一のgpsシンチレーション監視受信機からの履歴データを用いて機械学習モデル(ml)を訓練し,振幅シンチレーションの重大度(弱・中・重度)を時間的・空間的パラメータに予測する可能性について検討した。
6つの異なるmlモデルが評価され、バッグ入り木モデルが最も正確であり、バランスのとれたデータセットを使用して811\%$、バランスのとれたデータセットを使用して979\%$の予測精度を達成した。
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