علوم و فناوری فضایی

علوم و فناوری فضایی

ارزیابی کارایی مدل کمترین مربعات رگرسیون بردار پشتیبان در مدل‌سازی محلی محتوای الکترون کلی یونسفر و مقایسه آن با سایر مدل‌ها

نوع مقاله : مقالة‌ پژوهشی‌

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی نقشه‌برداری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
2 استاد، دانشکده مهندسی نقشه‌برداری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
3 استادیار، گروه مهندسی عمران و نقشه‌برداری، دانشگاه صنعتی اراک، اراک، ایران
چکیده
در این مقاله هدف استفاده از مدل کمترین مربعات رگرسیون بردار پشتیبان (LS-SVR) جهت مدل‌سازی مکانی-زمانی مقدار محتوای الکترون کلی یونسفر (TEC) است. جهت انجام اینکار، از مشاهدات 15 ایستگاه GPS موجود در منطقه شمالغرب ایران در بازه زمانی روزهای 193 الی 228 از سال 2012 استفاده شده است. مقایسه نتایج مدل جدید با مدل‌های رگرسیون بردار پشتیبان (SVR)، مدل شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، مدل استنتاج عصبی-فازی سازگار (ANFIS)، مدل کریجینگ، مدل GIM، مدل تجربی بین‌المللی مرجع یونسفر 2016 (IRI2016) و همچنین مقادیر TEC حاصل از GPS به عنوان مشاهده مرجع انجام می‌گیرد. دقت همه مدل‌ها در ایستگاه‌های کنترل داخلی و خارجی ارزیابی و تفسیر شده است. آنالیزهای انجام گرفته نشان می‌دهد که میانگین RMSE مدل‌های ANN، ANFIS، SVR، LS-SVR، Kriging، GIM و IRI2016 در دو ایستگاه کنترل داخلی به ترتیب برابر با 91/3، 73/2، 27/1، 04/1، 70/2، 02/3 و 93/6 TECU بوده است. تجزیه و تحلیل روش PPP بهبود 50 میلی‌متری در مولفه‌های مختصات با استفاده از مدل LS-SVR را نشان می‌دهد. نتایج این مقاله نشان می‌دهد که مدل LS-SVR را می‌توان به عنوان جایگزینی برای مدل‌های جهانی و تجربی یونسفر در منطقه مورد مطالعه در نظر گرفت. مدل LS-SVR یک مدل یونسفر محلی با دقت بالا محسوب می‌شود.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1] I. Sayin, F. Arikan, and O. Arikan, "Regional TEC mapping with random field priors and kriging," Radio Science, vol. 43, no. 5, 2008, Art. no. RS5012, https://doi.org/10.1029/2007RS003786.
[2] M.R. Ghaffari ‎Razin, "Development and analysis of 3D ionosphere modeling using base functions and GPS data over iran," Acta Geodaetica et Geophysica, vol. 51, pp. 95-111, 2016, https://doi.org/10.1007/s40328-015-0113-9.
[3] M. R. Ghaffari Razin and B. Voosoghi, "Regional ionosphere modeling using spherical cap harmonics and empirical orthogonal functions over iran," Acta Geodaetica et Geophysica, vol. 52, pp. 19-33, 2017, https://doi.org/10.1007/s40328-016-0162-8.
[4] Y. Amerian, B. Voosoghi, and M. M. Hossainali, "Regional ionosphere modeling in support of IRI and wavelet using GPS observations," Acta Geophysica, vol. 61, pp. 1246-1261, 2013, https://doi.org/10.2478/s11600-013-0121-5.  
[5] H. Etemadfard and M. Mashhadi Hossainali, "Application of slepian theory for improving the accuracy of SH‐based global ionosphere models in the arctic region," Journal of Geophysical Research: Space Physics, vol. 121, no. 3, pp. 2583-2594, 2016, https://doi.org/10.1002/2015JA021811.
[6] M. A. Sharifi and S. Farzaneh, "Regional TEC dynamic modeling based on slepian functions," Advances in Space Research, vol. 56, no. 5, pp. 907-915, 2015, https://doi.org/10.1016/j.asr.2015.05.024.
[7] R. Mautz, J. Ping, K. Heki, B. Schaffrin, C. Shum, and L. Potts, "Efficient spatial and temporal representations of global ionosphere maps over japan using B-spline wavelets," Journal of Geodesy, vol. 78, pp. 662-667, 2005, https://doi.org/10.1007/s00190-004-0432-z.
[8] P. Muhtarov, I. Kutiev, and L. Cander, "Geomagnetically correlated autoregression model for short-term prediction of ionospheric parameters," Inverse Problems, vol. 18, no. 1, 2002, Art. no. 49, https://doi.org/10.1088/0266-5611/18/1/304‎.
[9] P. Nematipour, M. Raoofian-Naeeni, and M. R. Ghaffari Razin, "Regional application of C1 finite element interpolation method in modeling of ionosphere total electron content over europe," Advances in Space Research, vol. 69, no. 3, pp. 1351-1365, 2022, https://doi.org/10.1016/j.asr.2021.11.030‎.
[10] H. Jang and E. Topal, "A review of soft computing technology applications in several mining problems," Applied Soft Computing, vol. 22, pp. 638-651, 2014, https://doi.org/10.1016/j.asoc.2014.05.019.
[11] L. R. Cander, R. Leitinger, and M. Levy, "Ionospheric models including the auroral environment," in Workshop on Space Weather, WPP-155, European Space Agency, Noordwijk, the Netherlands, pp. 135-142, 1999.
[12] J. B. Habarulema, L.A. McKinnell, and B. D. L. Opperman, "Regional GPS TEC modeling; attempted spatial and temporal extrapolation of TEC using neural networks," Journal of Geophysical Research: Space Physics, vol. 116, no. A4, 2011, Art. no. A04314, https://doi.org/10.1029/2010JA016269.
[13] M. R. Ghaffari Razin, B. Voosoghi, and A. Mohammadzadeh, "Efficiency of artificial neural networks in map of total electron content over iran," Acta Geodaetica et Geophysica, vol. 51, pp. 541-555, 2016, http://doi.org/10.1007/s40328-015-0143-3‎.
[14] A. Tebabal, S. Radicella, B. Damtie, Y. Migoya-Orue, M. Nigussie, and B. Nava, "Feed forward neural network based ionospheric model for the east african region," Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, vol. 191, 2019, Art. no. 105052, https://doi.org/10.1016/j.jastp.2019.05.016.
[15] S. Inyurt and A. Sekertekin, "Modeling and predicting seasonal ionospheric variations in turkey using artificial neural network (ANN)," Astrophysics and Space Science, vol. 364, no. 4, 2019, Art. no. 62, https://doi.org/10.1007/s10509-019-3545-9.
[16] R. Feizi, B. Voosoghi, and M. R. Ghaffari Razin, "Regional modeling of the ionosphere using adaptive neuro-fuzzy inference system in iran," Advances in Space Research, vol. 65, no. 11, pp. 2515-2528, 2020, https://doi.org/10.1016/j.asr.2020.02.027.
[17] C. Cesaroni et al., "Neural network-based model for global total electron content forecasting," Journal of Space Weather and Space Climate, vol. 10, 2020, Art. no. 11, https://doi.org/10.1051/swsc/2020013.
[18] L. Liu, S. Zou, Y. Yao, and Z. Wang, "Forecasting global ionospheric TEC using deep learning approach," Space Weather, vol. 18, no. 11, 2020, Art. no. e2020SW002501, https://doi.org/10.1029/2020SW002501.
[19] G. Xia et al., "Ionospheric TEC forecast model based on support vector machine with GPU acceleration in the china region," Advances in Space Research, vol. 68, no. 3, pp. 1377-1389, 2021, https://doi.org/10.1016/j.asr.2021.03.021.
[20] M. Adolfs and M. M. Hoque, "A neural network-based TEC model capable of reproducing nighttime winter anomaly," Remote Sensing, vol. 13, no. 22, 2021, Art. no. 4559, https://doi.org/10.3390/rs13224559.
[21] A. J. Smola, and B. Schölkopf, "On a kernel-based method for pattern recognition, regression, approximation, and operator inversion," Algorithmica, vol. 22, pp. 211-231, 1998, https://doi.org/10.1007/PL00013831.
[22] M. R. Ghaffari Razin and S. Inyurt, "Spatiotemporal analysis of precipitable water vapor using ANFIS and comparison against voxel-based tomography and radiosonde," GPS Solutions, vol. 26, pp. 1-13, 2022, https://doi.org/10.1007/s10291-021-01184-1.
[23] D. Bilitza, L.A. McKinnell, B. Reinisch, and T. Fuller-Rowell, "The international reference ionosphere today and in the future," Journal of Geodesy, vol. 85, pp. 909-920, 2011.
[24] L. Ciraolo, F. Azpilicueta, C. Brunini, A. Meza, and S. M. Radicella, "Calibration errors on experimental slant total electron content (TEC) determined with GPS," Journal of Geodesy, vol. 81, pp. 111-120, 2007, https://doi.org/10.1007/s00190-006-0093-1.
[25] C. Cortes and V. Vapnik, "Support-vector networks," Machine Learning, vol. 20, pp. 273-297, 1995, https://doi.org/10.1007/BF00994018.
[26] J. Suykens, T. Van Gestel, J. De Brabanter, B. De Moor, and J. Vandewalle, Least Squaress Support Vector Machines, Singapore: World Scientific, 2002, https://doi.org/10.1142/5089.
[27] G. Matheron, The Theory of Regionalized Variables and its Applications, École National supérieure Des Mines, France, 1971.
[28] V. R. Joseph, "Limit kriging, " Technometrics, vol. 48, no. 4, pp. 458-466, 2006, https://doi.org/10.1198/004017006000000011.
[29] S. Erdoğan, "Modelling the spatial distribution of DEM error with geographically weighted regression: an experimental study, " Computers & Geosciences, vol. 36, no. 1, pp. 34-43, 2010, https://doi.org/10.1016/j.cageo.2009.06.005.
[30] J. Li and A. D. Heap, A Review of Spatial Interpolation Methods for Environmental Scientists, Canberra, Australia: Geoscience Australia, 2008.
[31] S. Schaer, Mapping and Predicting the Earth's Ionosphere Using the Global Positioning System, Société helvétique des sciences naturelles, Commission géodésique, Société Helvétique des Sciences Naturelles, Commission Géodésique and Zurich, Switzerland: Institut für Geodäsie und Photogrammetrie, Eidgenössische Technische Hochschule Züric, 1999.
[32] M. S. Nezamzadeh, B. Voosoghi, and S. R. Ghaffari Razin, "Evaluation of the effect of solar and geomagnetic parameters in spatio-temporal modeling of ionosphere's total electron content using machine learning methods," Journal of the Earth and Space physisc, vol. 49, no. 1, pp. 153-169, 2023, https://doi.org/10.22059/jesphys.2023.339441.100‎‎7405‎.

  • تاریخ دریافت 24 تیر 1402
  • تاریخ بازنگری 28 شهریور 1402
  • تاریخ پذیرش 28 شهریور 1402
  • تاریخ اولین انتشار 19 آذر 1402