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  1. TOOL · CL_117878 ·

    新的可解释机器学习模型t-STEP预测电离层不规则性

    研究人员开发了t-STEP,这是一种新颖的可解释机器学习模型,旨在以高时间分辨率预测总电子含量(TEC)。该模型以30秒的频率运行,能够检测对GPS等卫星技术至关重要的电离层小尺度不规则性。与包括IRI-2020模型在内的现有方法相比,t-STEP模型显示出显著的准确性提高,并在捕捉地磁暴期间的动态电离层事件方面显示出潜力。