[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: 2713764

مقالات منتشر شده: 653
نرخ پذیرش: 73.75
نرخ رد: 17.62

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 190 روز
____
..
:: دوره 14، شماره 2 - ( 9-1403 ) ::
دوره 14 شماره 2 صفحات 148-135 برگشت به فهرست نسخه ها
برآورد پارامترهای مدل فیزیکی پیش بینی چگالی الکترونی یونسفر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
محمدمهدی کاکنج ، یزدان عامریان* ، هانی محبوبی
چکیده:   (262 مشاهده)
یونسفر به عنوان لایه بالایی اتمسفر زمین حاوی یون‌ها و الکترون‌های آزاد است که تأثیر زیادی بر انتقال سیگنال‌های رادیویی و ماهواره‌ای دارد. تصحیح مشاهدات سیستم‌های ماهواره‌ای ماهواره‌ای جهانی (GNSS) جهت افزایش دقت تعیین موقعیت، بهبود طراحی و عملکرد سیستم‌های ارتباطات رادیویی، تصحیح تأثیرات یونسفر برای ارتقاء دقت داده‌های راداری، درک بهتر تغییرات جوی و فضایی براثر طوفان‌های خورشیدی و فعالیت‌های ژئومغناطیسی، از جمله مواردی است که اهمیت پیش‌بینی چگالی الکترونی یونسفر (IED) را دو چندان کرده است. پیش‌بینی چگالی الکترونی یونسفر به نسبت محتوای کلی الکترونی (TEC) مزیت بیشتری دارد؛ چراکه اطلاعات دقیق‌تری در خصوص توزیع الکترون‌ها در ارتفاعات مختلف یونسفر فراهم می‌نماید. هدف از این پژوهش پیش بینی چگالی الکترونی یونسفر با استفاده از پیش‌بینی پارامترهای معادله پیوستگی با بکارگیری شبکه عصبی مصنوعی (ANN) است. این مطالعه به پیش‌بینی چگالی الکترونی یونسفر برای روز 129 سال 2016  در محدوده ایران می پردازد که در سه فاز کلی انجام شده است. ابتدا با استفاده از چگالی الکترونی یونسفر دریافت شده از مرجع بین المللی یونسفر (IRI) و یک فرآیند رگرسیون خطی مقید و محاسبه شار تابشی خورشید بر روی نقاط شبکه­ای با فواصل 5/0 درجه، پارامترهای معادله پیوستگی محاسبه می­گردد. این مقادیر به عنوان داده های هدف به شبکه عصبی مصنوعی معرفی تا در کنار داده­های ورودی مربوط به روزهای 123 تا 128 ام سال 2016، یک شبکه عصبی پیشخور آموزش داده ­شود. در فاز سوم پارامتر های پیش بینی شده توسط شبکه عصبی مصنوعی در معادله دیفرانسیل پیوستگی قرار گرفته و پیش بینی چگالی الکترونی یونسفر  انجام می گردد. با ارزیابی نتایج، مقدار متوسط RMS اختلاف چگالی الکترونی یونسفر پیش­بینی شده و چگالی الکترونی یونسفر IRI در روز 129 ام برای بازه زمانی 1ساعت برابر 1010×3733/2، دو ساعت 1010×1694/5 و سه ساعته 1011×0943/1 الکترون بر مترمکعب بوده است.
شماره‌ی مقاله: 9
واژه‌های کلیدی: معادله پیوستگی یونسفر، شبکه عصبی مصنوعی، چگالی الکترونی یونسفر، محتوای کلی الکترونی، IRI
متن کامل [PDF 866 kb]   (150 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: ژئودزی و هیدروگرافی
دریافت: 1403/5/19
فهرست منابع
1. Ali, F., Hou, Y., & Feng, X. (2023). Backpropagation of Levenberg-Marquardt artificial neural networks for reverse roll coating process in the bath of Sisko fluid. The European Physical Journal Plus, 138(10), 944. doi: [DOI:10.1140/epjp/s13360-023-04579-w]
2. Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2004). Convex Optimization. Cambridge: Cambridge University Press [DOI:10.1017/CBO9780511804441]
3. Chapman, S. (1931). The absorption and dissociative or ionizing effect of monochromatic radiation in an atmosphere on a rotating earth part II. Grazing incidence. Proceedings of the Physical Society, 43(5), 483. doi: [DOI:10.1088/0959-5309/43/5/302]
4. Dutta, S., & Cohen, M. B. (2023). Topside Electron Density Modeling Using Neural Network and Empirical Model Predictions. Space Weather, 21(12), e2023SW003501. Doi : [DOI:10.1029/2023SW003501]
5. Gholipour, N. (2019). Ionosphere total electron content prediction based on Kalman filter and artificial neural networks hybrid approach using GPS observations. (M.Sc. Thesis in Geomatics Engineering-Geodesy). K. N. Toosi University of Technology
6. Habarulema, J. B., Okoh, D., Burešová, D., Rabiu, B., Scipión, D., Häggström, I., . . . Milla, M. A. (2024). A storm-time global electron density reconstruction model in three-dimensions based on artificial neural networks. Advances in Space Research. doi: [DOI:10.1016/j.asr.2024.02.014]
7. Huang, S., Li, W., Shen, X.-C., Ma, Q., Chu, X., Ma, D., . . . Goldstein, J. (2022). Application of Recurrent Neural Network to Modeling Earth's Global Electron Density. Journal of Geophysical Research: Space Physics, 127(9), e2022JA030695. doi: [DOI:10.1029/2022JA030695]
8. Liu, B., Wang, M., Zhang, S., Wang, X., Nemati, S., Li, H., . . . Xu, J. (2024). Inversion of the Electron Density in the Lower Ionosphere Using Artificial Intelligence. IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, 23(5), 1618-1622. doi: [DOI:10.1109/LAWP.2024.3364089]
9. Li, J., Huang, D., Wang, Y., Zhao, Y., & Hassan, A. (2020). A new model for total electron content based on ionospheric continuity equation. Advances in Space Research, 66(4), 911-931. doi: [DOI:10.1016/j.asr.2020.04.048]
10. Mahbuby, H. (2022). Regional Assimilation of GPS-Derived Ionospheric Electron Densities into the Physical Model of Ionosphere. (Doctor of Philosophy (Ph.D.) in Geodesy). K. N. Toosi University of Technology
11. Matzka, J., Stolle, C., Yamazaki, Y., Bronkalla, O., & Morschhauser, A. (2021). The Geomagnetic Kp Index and Derived Indices of Geomagnetic Activity. Space Weather, 19(5), e2020SW002641. doi: [DOI:10.1029/2020SW002641]
12. Morton, K. W., & Mayers, D. F. (2005). Numerical solution of partial differential equations: an introduction: Cambridge university press. [DOI:10.1017/CBO9780511812248]
13. Norsuzila, Y. a., Mardina, A., & Mahamod, I. (2010). GPS Total Electron Content (TEC) Prediction at Ionosphere Layer over the Equatorial Region. In J. B. Christos (Ed.), Trends in Telecommunications Technologies (pp. Ch. 23). Rijeka: IntechOpen.
14. Prölss, G. (2004). Physics of the Earth's Space Environment: An Introduction: Springer Berlin Heidelberg [DOI:10.1007/978-3-642-97123-5]
15. Zolesi, B., & Cander, L. R. (2014). Ionospheric Models for Prediction and Forecasting. In Ionospheric Prediction and Forecasting (pp. 101-121). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. [DOI:10.1007/978-3-642-38430-1]
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:

Kakanj M M, Amerian Y, Mahbuby H. Estimation of Ionospheric Electron Density Physical Perdiction Model Parameters Using Artificial Neural Network. JGST 2024; 14 (2) : 9
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1199-fa.html

کاکنج محمدمهدی، عامریان یزدان، محبوبی هانی. برآورد پارامترهای مدل فیزیکی پیش بینی چگالی الکترونی یونسفر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی. علوم و فنون نقشه برداری. 1403; 14 (2) :135-148

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1199-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 2 - ( 9-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology