Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

https://doi.org/10.15233/gfz.2017.34.12

Modeliranje ekstremnih vrijednosti ukupnog sadržaja elektrona na području Srbije

Miljana Todorović Drakul ; Department of Geodesy and Geoinformatics, Faculty of Civil Engineering, University of Belgrade, Belgrade, Serbia
Mileva Samardžić Petrović ; Faculty of Mining and Geology, University of Belgrade, Belgrade, Serbia
Sanja Grekulović ; Department of Geodesy and Geoinformatics, Faculty of Civil Engineering, University of Belgrade, Belgrade, Serbia
Oleg Odalović ; Department of Geodesy and Geoinformatics, Faculty of Civil Engineering, University of Belgrade, Belgrade, Serbia
Dragan Blagojević ; Department of Geodesy and Geoinformatics, Faculty of Civil Engineering, University of Belgrade, Belgrade, Serbia


Puni tekst: engleski pdf 2.413 Kb

str. 298-314

preuzimanja: 255

citiraj


Sažetak

Ovaj rad je posvećen modeliranju ekstremnih TEC vrijednosti (Total Electron Content – ukupan sadržaj elektrona) na području Srbije. Pod ekstremnim TEC vrijednostima razmatrali smo one koje se javljaju u toku maksimuma Sunčeve aktivnosti koji se periodično ponavljaju svakih 11 godina i to za odabrane 2013., 2014. i 2015. godinu. U navedenim godinama razmatrane su srednje vrijednosti TEC-a tijekom ljetnje i jesenske ravnodnevnice i u dnevnom razdoblju 10–12 UT (univerzalno vrijeme). Navedene srednje vrijednosti TEC određivane su na osnovu GNSS opažanja (globalni navigacijski satelitski Sustavi) tri stanice trajno smještene na teritoriju Srbije. Podaci su u okviru ovih istraživanja tretirani kao ‘uvjetno točne’ vrijednosti. Osnovni cilj straživanja bio je ispitivanje mogućnosti korištenja dviju metoda strojnog učenja: neuronskih mreže i metode podržavajućih (potpornih) vektora. U cilju naglašavanja kvalitete primijenjenih tehnika svi rezultati su adekvatno uspoređivani sa TEC vrijednostima određenim Međunarodnim Referentnim Ionosfernim globalnim modelom (IRI). Pored navedenog posebno je analizirana kvaliteta metoda kroz vremenski i prostorno-vremenski pristup.

Ključne riječi

TEC; strojno učenje; ionosfera; GNSS; IRI

Hrčak ID:

204116

URI

https://hrcak.srce.hr/204116

Datum izdavanja:

31.12.2017.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 875 *