[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
برای داوران::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 2596175

مقالات منتشر شده: 644
نرخ پذیرش: 73.99
نرخ رد: 17.8

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 191 روز
____
..
:: دوره 13، شماره 3 - ( 12-1402 ) ::
دوره 13 شماره 3 صفحات 28-13 برگشت به فهرست نسخه ها
برآورد بخار آب قابل بارش با استفاده از روش کمترین مربعات رگرسیون بردار پشتیبان و مقایسه با سایر مدل‌ها
مریم چگینی ، بهزاد وثوقی ، سید رضا غفاری رزین*
چکیده:   (515 مشاهده)
امروزه با توسعه شبکه‌های محلی و منطقه‌ای تعیین موقعیت ماهواره‌ای و همچنین سهولت در دسترس بودن اندازه‌گیری‌های آن‌ها، استفاده از مشاهدات این شبکه‌ها جهت تولید مدل‌های دقیق برای برآورد کمیت بخار آب قابل بارش (PWV)، به یک امر مهم و ضروری تبدیل شده‌است. بنابراین، در این مقاله مقدار PWV با استفاده از مدل کمترین مربعات رگرسیون بردار پشتیبان (LS-SVR) به صورت مکانی-زمانی مدل‌سازی و پیش‌بینی می‌شود. مدل LS-SVR از معادلات خطی ساده در مرحله آموزش استفاده می‌کند. در نتیجه، پیچیدگی الگوریتم محاسباتی کاهش یافته، سرعت همگرایی و دقت نتایج افزایش می‌یابد. هفت پارامتر طول و عرض جغرافیایی ایستگاه GPS، روز از سال (DOY)، زمان به وقت جهانی (UT)، رطوبت نسبی (RH)، دما (T) و فشار (P) به عنوان ورودی‌های مدل LS-SVR در نظر گرفته شده و PWV متناظر با این هفت پارامتر، به عنوان خروجی مدل است. پس از مرحله آموزش، مقدار PWV با مدل آموزش دیده، برآورد شده و با مقادیر PWV حاصل از ایستگاه رادیوسوند، مدل تجربی ساستاموینن، مدل GPT3، مدل توموگرافی المان‌های حجمی، مدل رگرسیون بردار پشتیان (SVR)، مدل کریجینگ و مدل شبکه عصبی توابع پایه شعاعی (RBNN) در ایستگاه‌های کنترل، مقایسه شده‌است. آنالیزهای انجام گرفته نشان می‌دهد که میانگین RMSE مدل‌های RBNN، SVR، توموگرافی، کریجینگ، LS-SVR، GPT3 و ساستاموینن در سه ایستگاه کنترل به ترتیب برابر با 92/4، 13/4، 13/3، 32/4، 87/2، 22/4 و 29/4 میلی‌متر بوده است. همچنین میانگین خطای نسبی محاسبه شده در ایستگاه رادیوسوند برای مدل‌های RBNN، SVR، LS-SVR، توموگرافی و کریجینگ به ترتیب 11/25، 10/14، 38/10، 44/11 و 98/14 درصد است. تجزیه و تحلیل روش PPP بهبود 33 میلی‌متری در مؤلفه‌های 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 تجربی تروپسفر در منطقه مورد مطالعه در نظر گرفت. مدل LS-SVR یک مدل تروپسفر محلی با دقت بالا محسوب می‌شود.

 
شماره‌ی مقاله: 2
واژه‌های کلیدی: تروپسفر، PWV، GPS، یادگیری ماشین، LS-SVR، رادیوسوند.
متن کامل [PDF 941 kb]   (176 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: ژئودزی و هیدروگرافی
دریافت: 1402/5/7
فهرست منابع
1. Ghaffari Razin, M.R., Voosoghi, B., (2020). "Estimation of tropospheric wet refractivity using tomography method and artificial neural networks in Iranian case study". GPS Solutions 24(3):1-14. [DOI:10.1007/s10291-020-00979-y]
2. Adavi, Z., Mashhadi-Hossainali, M., (2015). "4D-tomographic reconstruction of water vapor using the hybrid regularization technique with application to the North West of Iran". Advances in Space Research, 55(7):1845-1854. [DOI:10.1016/j.asr.2015.01.025]
3. Haji Aghajany, S., Amerian, Y., (2017). "Three dimensional ray tracing technique for tropospheric water vapor tomography using GPS measurements". Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 164 (2017):81-88. [DOI:10.1016/j.jastp.2017.08.003]
4. Zhao, Q., Du, Z., Yao, W., Yao, Y., (2020). "Hybrid precipitable water vapor fusion model in China". Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. 208, https://doi.org/10.1016/j.jastp.2020.105387 [DOI:10.1016/j.jastp.2020.105387.]
5. Xia, P., Ye, S., Jiang, P., Pan, L., and Guo, M., (2018). "Assessing water vapor tomography in Hong Kong with improved vertical and horizontal constraints". In Proceedings Annales Geophysicae2018, Volume 36, Copernicus Publications Göttingen, Germany, p. 969-978. [DOI:10.5194/angeo-36-969-2018]
6. Yang, F., Sun, Y., Meng, X., Guo, J., and Gong, X. J. S. N., (2023). "Assessment of tomographic window and sampling rate effects on GNSS water vapor tomography". v. 4, no. 1, p. 7. [DOI:10.1186/s43020-023-00096-4]
7. Sharifi, M.A., Souri, A.H., (2014). "A hybrid LS-HE and LS-SVM model to predict time series of precipitable water vapor derived from GPS measurements". Arabian Journal of Geosciences, 8(8), 7257-7272. [DOI:10.1007/s12517-014-1716-0]
8. Zheng, D., Hu, Y., Wang, W.S.J., Zhu, M. C., (2015). "Research on regional zenith tropospheric delay based on neural network technology". Survey Review 47(343):286-295. [DOI:10.1179/1752270614Y.0000000130]
9. Suparta, W., Alhasa, K. M., (2016). "Modeling of Tropospheric Delays Using ANFIS". Earth and Environmental Science, https://doi.org/10.1007/978-3-319-28437-8 [DOI:10.1007/978-3-319-28437-8.]
10. Sam Khaniani, A., Motieyan, H., Mohammadi, A., (2021). "Rainfall forecast based on GPS PWV together with meteorological parameters using neural network models". Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 214(105533). [DOI:10.1016/j.jastp.2020.105533]
11. Ghaffari Razin, M.R., Inyurt, S., (2022). "Spatiotemporal analysis of precipitable water vapor using ANFIS and comparison against voxel‑based tomography and radiosonde". GPS Solutions (2022) 26:1, https://doi.org/10.1007/s10291-021-01184-1 [DOI:10.1007/s10291-021-01184-1.]
12. Davis, J.L., Herring, T.A., Shapiro, II., Rogers, E.E., Elgered, G., (1985). "Geodesy by radio interferometry: effects of atmospheric modeling errors on estimates of baseline length". Radio Sci 20(6):1593-1607. [DOI:10.1029/RS020i006p01593]
13. Bevis, M., Businger, S., Herring, T., Rocken, C., Ware, R.H., (1992). "GPS metrology: remote sensing of atmospheric water vapor using the global positioning system". J Geophys Res 97(D14): 15787-15801. [DOI:10.1029/92JD01517]
14. Cortes, C., Vapnik, V., (1995). "Support-vector networks. Machine Learning". 20(3), 273-297. [DOI:10.1007/BF00994018]
15. Smola, A. J., Schölkopf, B., (1998). "On a kernel-based method for pattern recognition, regression, approximation, and operator inversion". Algorithmica, 22(1), 211-231. [DOI:10.1007/PL00013831]
16. غفاری رزین، س.ر.، (1399). "ارزیابی کارایی سامانه استنتاج عصبی-فازی سازگار در مدل‌سازی بخار آب مایل وردسپهر". مجله فیزیک زمین و فضا، دوره 47، شماره 2، مرداد 1400، صفحه 257-272.
17. Yao, Y., Xin, L., Zhao, O., (2019). "An improved pixel-based water vapor tomography model". Ann. Geophys (37):89-100, doi.org/10.5194/angeo-37-89-2019. [DOI:10.5194/angeo-37-89-2019]
18. Aster, R., Borchers, B., Thurber, C., (2003). "Parameter estimation and inverse problems". vol 90. Elsevier Academic Press, USA.
19. Matheron, G., (1971). "The theory of regionalized variables, and its applications". Centre de Geostatistique, Fontainebleau, Paris, 1971.
20. Joseph, V. R., (2006). "Limit Kriging". Technometrics, 48(4):458-466. [DOI:10.1198/004017006000000011]
21. Erdogan, S., (2010). "Modeling the spatial distribution of DEM error with geographically weighted regression: An experimental study". Comput. Geosci. 36(1): 34-43. [DOI:10.1016/j.cageo.2009.06.005]
22. Li, J., Heap, A. D., (2008). "A Review of Spatial Interpolation Methods for Environmental Scientists". Geoscience Australia Canberra, 137p.
23. Landskron, D., Böhm, J., (2017). "VMF3/GPT3: refined discrete and empirical troposphere mapping functions". Journal of Geodesy, 92(4), 349-360. [DOI:10.1007/s00190-017-1066-2]
24. Askne, J., Nordius, H., (1987). "Estimation of tropospheric delay for microwaves from surface weather data". 22(3): 379-386. [DOI:10.1029/RS022i003p00379]
25. Dousa, J., Bennitt, G. V., (2013). "Estimation and Evaluation of Hourly Updated Global Zenith Total Delays over Ten Months", GPS Solut.17, 453-464. [DOI:10.1007/s10291-012-0291-7]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Cheginin M, Voosoghi B, Ghaffari-Razin S R. Estimation of precipitable water vapor using least squares support vector regression and comparison with other models. JGST 2024; 13 (3) : 2
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1154-fa.html

چگینی مریم، وثوقی بهزاد، غفاری رزین سید رضا. برآورد بخار آب قابل بارش با استفاده از روش کمترین مربعات رگرسیون بردار پشتیبان و مقایسه با سایر مدل‌ها. علوم و فنون نقشه برداری. 1402; 13 (3) :13-28

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1154-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 3 - ( 12-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology