ارزیابی کارائی مدل شبکه عصبی حافظه کوتاه مدت طولانی در پیش بینی سری زمانی یونوسفر و مقایسه آن با مدل های GRNN، GIM و NeQuick
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 87
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_SEPEHR-32-126_006
تاریخ نمایه سازی: 3 مهر 1402
چکیده مقاله:
در این مقاله ایده استفاده از مدل شبکه عصبی حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM) به منظور مدل سازی و پیش بینی سری زمانی یونوسفر در دوره فعالیت های شدید خورشیدی به عنوان یک روش جدید ارائه شده است. با استفاده از مدل جدید مقدار محتوای الکترون کلی (TEC) مدل سازی شده و سپس تغییرات زمانی آن در دوره فعالیت های شدید خورشیدی و ژئومغناطیسی (سال ۲۰۱۷) پیش بینی می شود. برای بررسی کارائی روش مورد اشاره، از مشاهدات ایستگاه GPS تهران (N۳۵/۶۹ ، E۵۱/۳۳) که یکی از ایستگاه های شبکه جهانی IGS می باشد، استفاده شده است. مشاهدات سال های ۲۰۰۷ الی ۲۰۱۶ برای آموزش مدل مورد نظر به کار گرفته شده و سپس با مدل آموزش دیده، سری زمانی TEC در سال ۲۰۱۷ پیش بینی می شوند. نتایج حاصل از مدل جدید با نتایج حاصل از مدل شبکه عصبی رگرسیون عمومی (GRNN)، مدل تجربی NeQuick و خروجی شبکه جهانی IGS (GIM-TEC) مقایسه شده است. همچنین از شاخص های آماری ضریب همبستگی، خطای نسبی و جذر خطای مربعی میانگین (RMSE) به منظور بررسی دقت و صحت مدل ها استفاده می شود. مقدار RMSE به دست آمده برای مدل های LSTM، GRNN، GIM و NeQuick در مرحله تست سال ۲۰۱۷ به ترتیب برابر با ۲/۸۷، ۴/۵۱، ۴/۱۴ و ۶/۳۸ TECU می باشد. آنالیز مولفه های مختصاتی ایستگاه تهران با روش تعیین موقعیت نقطه ای دقیق (PPP) نشان می دهد که با استفاده از مدل جدید، بهبودی در حدود ۵/۱۹ الی ۵۶/۲۳ میلیمتر در مختصات ایستگاه نسبت به سایر مدل ها دیده می شود. نتایج حاصل از این تحقیق نشان می دهد که دقت و صحت مدل LSTM برای پیش بینی مقدار TEC در دوره فعالیت های شدید خورشیدی و ژئومغناطیسی، در مقایسه با مدل های GRNN، NeQuick و GIM بیشتر است.
نویسندگان
سید رضا غفاری رزین
استادیار، گروه مهندسی نقشه برداری، دانشکده مهندسی علوم زمین، دانشگاه صنعتی اراک
نوید هوشنگی
استادیار، گروه مهندسی نقشه برداری، دانشکده مهندسی علوم زمین، دانشگاه صنعتی اراک
بهزاد وثوقی
استاد گروه مهندسی ژئودزی- دانشکده مهندسی نقشه برداری- دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :