1. Identity statement | |
Reference Type | Conference Abstract (Conference Proceedings) |
Site | mtc-m21d.sid.inpe.br |
Holder Code | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identifier | 8JMKD3MGP3W34T/47FB8TL |
Repository | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/08.19.12.21 |
Last Update | 2022:08.19.12.21.38 (UTC) simone |
Metadata Repository | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/08.19.12.21.38 |
Metadata Last Update | 2023:01.03.23.43.56 (UTC) simone |
Secondary Key | INPE--PRE/ |
Citation Key | RohrPetr:2022:ReCoEl |
Title | Reconstrução do conteúdo eletrônico total da ionosfera utilizando análise espectral de dados históricos |
Format | On-line |
Project | Reconstrução do conteúdo eletrônico total da ionosfera utilizando análise espectral de dados históricos |
Year | 2022 |
Access Date | 2024, May 16 |
Secondary Type | PRE CN |
Number of Files | 1 |
Size | 154 KiB |
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2. Context | |
Author | 1 Rohr, João Vítor Bernardi 2 Petry, Adriano |
Group | 1 2 COESU-CGGO-INPE-MCTI-GOV-BR |
Affiliation | 1 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Author e-Mail Address | 1 joao.rohr@acad.ufsm.br 2 dr.adriano.petry@gmail.com |
Editor | Ribeiro, Valéria Cristina dos Santos Paulicena, Edésio Hernane Almeida, Elton Kleiton Albuquerque de Correia, Emilia Souza, João Paulo Estevam de Hey, Heyder Escada, Paulo Augusto Sobral Savonov, Roman Ivanovitch Camayo Maita, Rosio del Pilar |
Conference Name | Seminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE) |
Conference Location | on line |
Date | 22 a 26 – ago |
Publisher | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Publisher City | São José dos Campos |
Pages | 1 |
Book Title | Resumos |
Tertiary Type | Iniciação Científica |
Organization | Divisão de Fomento a Pesquisa e Desenvolvimento (DIFPD) |
History (UTC) | 2022-08-19 12:22:21 :: simone -> administrator :: 2022 2022-09-14 20:20:21 :: administrator -> simone :: 2022 2022-12-05 17:30:15 :: simone -> administrator :: 2022 2023-01-03 16:46:13 :: administrator -> simone :: 2022 |
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3. Content and structure | |
Is the master or a copy? | is the master |
Content Stage | completed |
Transferable | 1 |
Version Type | publisher |
Keywords | conteúdo eletrônico total previsão aprendizado de máquina modelagem sazonal ionosfera total electron content forecasting machine learning seasonal modeling ionosphere |
Abstract | A descrição analítica de modelos para o Conteúdo Eletrônico Total (TEC) da ionosfera apresenta alta complexidade e elevado custo computacional. Sendo assim, com a grande quantidade de dados já existentes é de interesse a utilização de métodos de aprendizado de máquina e ciência de dados para a mais rápida predição do TEC da ionosfera através de indicadores de atividade solar. Dando continuidade ao trabalho anterior, neste também se buscou a modelagem da dinâmica da ionosfera durante longos períodos (1 a 3 anos) fazendo uso da análise espectral através da Transformada Discreta do Cosseno (DCT). As variáveis solares analisadas como features do modelo foram o número relativo de manchas solares (RSN), índice F10.7 e 39 bandas de fluxo fotônico (PF) de extremo ultravioleta (EUV) obtidos através do modelo empírico Solar2000. A fim de condensar as 39 bandas de fluxo fotônico em apenas uma variável foi proposta uma nova feature baseada na média ponderada pelos coeficientes de correlação de Pearson de cada uma das bandas, nomeada por simplicidade como PF combinado. Para o presente trabalho foram considerados apenas os modelos de regressão linear e máquina de vetores de suporte (SVM). Além disso, o conjunto de dados foi aumentado para 19 anos (2003-2021) tanto em valores de TEC como de dados solares o que permitiu a análise de desempenho com o aumento dos anos de teste e maior tempo de treino. Por fim, desenvolveu-se um código geral em que é possível se subdividir a simulação em diferentes modelos individuais separados por um período de dias do ano, sazonal por exemplo, pelos solstícios e equinócios. Analisando o desempenho de modelos treinados com certas combinações de features ficou notável que aqueles com F10.7 e algumas bandas separadas de PF desempenharam muito abaixo do que aqueles treinados somente com RSN e/ou PF combinado, os quais atingiram erros de 2.8 TECu, quando comparados com dados de TEC fornecidos pelo International GNSS Service (IGS). De outro modo, com variáveis de F10.7, RSN e PF das três primeiras bandas, mas agora com divisão sazonal, o valor de RMSE ficou em torno de 2 TECu para todo o período de teste. Todavia, observou-se que a utilização apenas de RSN e/ou PF combinado não obtém benefícios significativos da divisão sazonal, pois com estas features o comportamento periódico sazonal é suprimido. |
Area | CEA |
Arrangement 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGGO > Reconstrução do conteúdo... |
Arrangement 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COEPE > PIBIC/PIBITI 2022 > Reconstrução do conteúdo... |
Arrangement 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2022 > Reconstrução do conteúdo... |
doc Directory Content | access |
source Directory Content | there are no files |
agreement Directory Content | |
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4. Conditions of access and use | |
data URL | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/47FB8TL |
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Language | pt |
Target File | Resumo_Joao_Vitor_Bernardi_Rohr.pdf |
User Group | self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR simone |
Reader Group | administrator simone |
Visibility | shown |
Rightsholder | originalauthor yes |
Update Permission | not transferred |
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5. Allied materials | |
Linking | Trabalho não Vinculado à Tese/Dissertação |
Next Higher Units | 8JMKD3MGPCW/46KUBT5 8JMKD3MGPDW34P/47KJQBP |
Citing Item List | sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.35 5 sid.inpe.br/mtc-m16c/2022/09.14.20.14 3 |
Host Collection | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 |
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6. Notes | |
Notes | Bolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq. |
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7. Description control | |
e-Mail (login) | simone |
update | |
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