Close

1. Identity statement
Reference TypeConference Abstract (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identifier8JMKD3MGP3W34T/47FB8TL
Repositorysid.inpe.br/mtc-m21d/2022/08.19.12.21
Last Update2022:08.19.12.21.38 (UTC) simone
Metadata Repositorysid.inpe.br/mtc-m21d/2022/08.19.12.21.38
Metadata Last Update2023:01.03.23.43.56 (UTC) simone
Secondary KeyINPE--PRE/
Citation KeyRohrPetr:2022:ReCoEl
TitleReconstrução do conteúdo eletrônico total da ionosfera utilizando análise espectral de dados históricos
FormatOn-line
ProjectReconstrução do conteúdo eletrônico total da ionosfera utilizando análise espectral de dados históricos
Year2022
Access Date2024, May 16
Secondary TypePRE CN
Number of Files1
Size154 KiB
2. Context
Author1 Rohr, João Vítor Bernardi
2 Petry, Adriano
Group1
2 COESU-CGGO-INPE-MCTI-GOV-BR
Affiliation1 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Author e-Mail Address1 joao.rohr@acad.ufsm.br
2 dr.adriano.petry@gmail.com
EditorRibeiro, 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 NameSeminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE)
Conference Locationon line
Date22 a 26 – ago
PublisherInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Publisher CitySão José dos Campos
Pages1
Book TitleResumos
Tertiary TypeIniciação Científica
OrganizationDivisão 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
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Version Typepublisher
Keywordsconteúdo eletrônico total
previsão
aprendizado de máquina
modelagem sazonal
ionosfera
total electron content
forecasting
machine learning
seasonal modeling
ionosphere
AbstractA 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.
AreaCEA
Arrangement 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGGO > Reconstrução do conteúdo...
Arrangement 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COEPE > PIBIC/PIBITI 2022 > Reconstrução do conteúdo...
Arrangement 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2022 > Reconstrução do conteúdo...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Content
agreement.html 19/08/2022 09:21 1.0 KiB 
4. Conditions of access and use
data URLhttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/47FB8TL
zipped data URLhttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/47FB8TL
Languagept
Target FileResumo_Joao_Vitor_Bernardi_Rohr.pdf
User Groupself-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
simone
Reader Groupadministrator
simone
Visibilityshown
Rightsholderoriginalauthor yes
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
LinkingTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/46KUBT5
8JMKD3MGPDW34P/47KJQBP
Citing Item Listsid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.35 5
sid.inpe.br/mtc-m16c/2022/09.14.20.14 3
Host Collectionurlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notes
NotesBolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.
Empty Fieldsarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject type url volume
7. Description control
e-Mail (login)simone
update 


Close