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基于MBiLE模型预测热层大气密度
编号：296
访问权限：私有
更新：2023-04-08 09:50:00 浏览：149次
张贴报告
报告开始：2023年05月06日 08:03（Asia/Shanghai）
报告时间：1min
所在会场：[SP] 张贴报告专场 [SP-11-1] 11、空间物理与空间探测
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摘要
在这项研究中，基于双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）和多层感知器（MLP）的集合学习算法建立了一个预测热层质量密度的模型MBiLE。我们使用从飞行高度约为450公里的Swarm C的机载加速度计得出的热层密度来训练和构建模型。正如预期的那样，MBiLE模型的预测与Swarm C的观测结果很一致。我们进一步检查了MBiLE模型在更大高度范围内的预测，并与Swarm B（在大约500公里处飞行）、CHAMP（在大约350公里处飞行）和GOCE卫星（在大约250公里处飞行）的观测结果进行比较。例如，与来自GOCE的观测数据比较，模型的预测决定系数被证明为0.96，均方根误差为2.537×e-12。比较结果表明，我们的MBiLE模型具有良好的鲁棒性和泛化性，可以实现覆盖广泛高度范围的热层密度预测。
关键词
热层大气密度,MBiLE模型,广泛高度范围
报告人
潘倩
学生 武汉大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
05月05日
2023
至05月08日
2023
-
03月31日 2023
初稿截稿日期
-
05月25日 2023
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
中国科学院青年创新促进会地学分会
中国科学院青年创新促进会地学分会
承办单位
武汉大学
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
中国地质大学（武汉）
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
中国地质大学（武汉）
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