論文の概要: Martian Ionosphere Electron Density Prediction Using Bagged Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01902v1
- Date: Thu, 3 Nov 2022 15:33:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 14:29:36.863643
- Title: Martian Ionosphere Electron Density Prediction Using Bagged Trees
- Title(参考訳): 有刺木を用いた火星電離層電子密度予測
- Authors: Abdollah Masoud Darya, Noora Alameri, Muhammad Mubasshir Shaikh, Ilias
Fernini
- Abstract要約: この研究は、機械学習を用いて火星の電離圏の電子密度予測モデルを構築するための最初の試みである。
このモデルでは、太陽圏の電離層を70度から90度の範囲で観測する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The availability of Martian atmospheric data provided by several Martian
missions broadened the opportunity to investigate and study the conditions of
the Martian ionosphere. As such, ionospheric models play a crucial part in
improving our understanding of ionospheric behavior in response to different
spatial, temporal, and space weather conditions. This work represents an
initial attempt to construct an electron density prediction model of the
Martian ionosphere using machine learning. The model targets the ionosphere at
solar zenith ranging from 70 to 90 degrees, and as such only utilizes
observations from the Mars Global Surveyor mission. The performance of
different machine learning methods was compared in terms of root mean square
error, coefficient of determination, and mean absolute error. The bagged
regression trees method performed best out of all the evaluated methods.
Furthermore, the optimized bagged regression trees model outperformed other
Martian ionosphere models from the literature (MIRI and NeMars) in finding the
peak electron density value, and the peak density height in terms of
root-mean-square error and mean absolute error.
- Abstract(参考訳): 火星のいくつかのミッションで提供された火星の大気データは、火星の電離圏の状況を調査し研究する機会を広げた。
このように、電離圏モデルは、異なる空間的、時間的、宇宙的な気象条件に応じて、電離圏の挙動を理解する上で重要な役割を果たす。
この研究は、機械学習を用いて火星の電離圏の電子密度予測モデルを構築する試みである。
このモデルは、太陽の天頂にある電離圏を70度から90度の範囲でターゲットとし、火星の地球測量衛星の観測のみを利用する。
異なる機械学習手法の性能を, 根平均二乗誤差, 決定係数, 平均絶対誤差の観点から比較した。
評価した手法のうち,袋入り回帰木法が最良であった。
さらに、最適化された袋入り回帰木モデルは、ピーク電子密度値とピーク密度高さを根-平均二乗誤差と平均絶対誤差の点で求めた文献(miriとnemars)の他の火星電離圏モデルよりも優れていた。
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