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实时 05:16:43
English(EN) Space weather dependence of decameter-scale ionospheric irregularities spatial distribution

新型神经网络可提前9小时预测电离层不规则体

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的数据驱动、多尺度方法，利用受图神经网络启发的神经网络架构来预测电离层不规则体。该方法结合了Super Dual Auroral Radar Network (SuperDARN) 和 SECIRA 雷达系统的数据，以及地磁和太阳活动指数等太空天气参数，以及卫星测量的太阳风和行星际磁场数据。该模型在长达7-9小时的预报提前量方面表现出可接受的预报质量，而现在预报的准确性最高。 AI

影响 这项研究通过实现对电离层不规则体更准确的预测，有可能改善太空天气预报。

排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了一种使用神经网络和雷达数据预测电离层不规则体的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新型神经网络可提前9小时预测电离层不规则体

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Oleg I. Berngardt, Ivan A. Lavygin ·

    十米尺度电离层不规则体空间分布的太空天气依赖性

    arXiv:2610.29630v1 Announce Type: cross Abstract: This paper describes an approach to constructing nowcast and forecast predictive models for the occurrence of high-latitude decameter ionospheric irregularities based on SuperDARN and SECIRA radar data and space weather parameters…

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