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。
関連論文リスト
- Stratospheric aerosol source inversion: Noise, variability, and uncertainty quantification [0.0]
本稿では,ベイズ近似誤差を用いた成層圏エアロゾル源インバージョンのためのフレームワークを提案する。
我々はE3SM(Energy Exascale Earth System Model)を用いた特別設計地球モデルシミュレーションを活用する。
データ生成、データ処理、次元削減、演算子学習、ベイズ反転のための包括的なフレームワークについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-10T20:12:36Z) - MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。
以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。
本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z) - Evaluating Terrain-Dependent Performance for Martian Frost Detection in Visible Satellite Observations [4.867738988984178]
火星の表面での季節的な凍結と解凍は、気候過程とグリーのような地形的特徴の形成と進化の両方を駆動すると考えられている。
過去の研究は、軌道からの高解像度の可視光観測を用いて、火星の北中緯度地域の凍土循環の挙動を手動で分析することに集中してきた。
モデル性能推定におけるバイアスを低減するため,空間的にデータを分割する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-02T04:13:46Z) - Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A
Benchmark and a New Method [66.80344502790231]
気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。
データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。
提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:02:56Z) - Precision Mars Entry Navigation with Atmospheric Density Adaptation via Neural Networks [0.0]
この研究は、ニューラルネットワークを用いて大気密度を推定する、火星突入のためのオンラインフィルタリングの新しいアプローチを導入する。
ネットワークは指数的な大気密度モデルに基づいて訓練され、そのパラメータは、真の密度と推定された密度のミスマッチを考慮するために、リアルタイムで動的に適応される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T19:10:09Z) - Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。
ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。
このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z) - Expanding Mars Climate Modeling: Interpretable Machine Learning for
Modeling MSL Relative Humidity [0.0]
本稿では,機械学習技術を活用した火星の気候モデリング手法を提案する。
我々の研究は、Gale Craterの相対湿度を正確にモデル化するために設計されたディープニューラルネットワークを提案する。
我々のニューラルネットワークは、いくつかの気象変数を用いて、ガレクレーターの相対湿度を効果的にモデル化できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-04T08:15:15Z) - Spatiotemporal modeling of European paleoclimate using doubly sparse
Gaussian processes [61.31361524229248]
計算負担を軽減するため,近年の大規模分散時間GPを構築した。
我々は,古気候の確率モデルを構築するために,この2倍のスパースGPをうまく利用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T14:15:04Z) - Mixed-domain Training Improves Multi-Mission Terrain Segmentation [0.9566312408744931]
現在の火星の地形区分モデルは、異なる領域にまたがる配置のために再訓練を必要とする。
本研究では,火星表面のマルチミッションセマンティックセマンティックセグメンテーションのために,バックボーンの教師なしコントラスト事前学習を利用する半教師付き学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-27T20:25:24Z) - 6D Camera Relocalization in Visually Ambiguous Extreme Environments [79.68352435957266]
本研究では,深海や地球外地形などの極端な環境下で得られた画像の列から,カメラのポーズを確実に推定する手法を提案する。
本手法は,室内ベンチマーク (7-Scenes データセット) における最先端手法と同等の性能を20%のトレーニングデータで達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-13T16:40:02Z) - Towards Robust Monocular Visual Odometry for Flying Robots on Planetary
Missions [49.79068659889639]
火星に着陸したばかりのIngenuityは、トラバーサビリティの影響を受けない新時代の探検の始まりとなるでしょう。
高速な光フロートラッキングを用いた高能率単分子オードメトリーアルゴリズムを提案する。
また、相対翻訳情報行列の主成分分析に基づいて、スケールドリフトの現在のリスクを推定する新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-12T12:52:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。