KFU. Card publication. КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ ИОНОСФЕРЫ ПРИ ПОМОЩИ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

KAZAN
FEDERAL UNIVERSITY

- RUS
- 中文
- ES

КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ ИОНОСФЕРЫ ПРИ ПОМОЩИ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Form of presentation

Conference proceedings in Russian journals and collections

Year of publication

2024

Язык

русский

Authors, employees of KFU

Sherstyukov Oleg Nikolaevich, author

Authors, postgraduates KFU

Appalonov Artem Mikhaylovich, postgraduate kfu

Bibliographic description in the original language

Appalonov A.M., Sherstyukov O.N. KRATKOSROChNOE PROGNOZIROVANIE POLNOGO ELEKTRONNOGO SODERZhANIYa IONOSFERY PRI POMOShhI ALGORITMOV MAShINNOGO OBUChENIYa // Itogovaya nauchno-prakticheskaya konferenciya professorsko-prepodavatelskogo sostava Instituta fiziki Kazanskogo federalnogo universiteta. Sbornik izbrannykh tezisov. Kazan, 2024. S. 74-75.

Annotation

ИТОГОВАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ПРОФЕССОРСКО-ПРЕПОДАВАТЕЛЬСКОГО СОСТАВА ИНСТИТУТА ФИЗИКИ КАЗАНСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА

Keywords

ионосфера, полное электронное содержание, карты ПЭС, солнечная активность, факторный анализ,

The name of the journal

URL

https://dspace.kpfu.ru/xmlui/bitstream/handle/net/183255/theses_physfac-2024.pdf#page=74

Please use this ID to quote from or refer to the card

https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=306010&p_lang=2

Full metadata record

Field DC	Value	Language
dc.contributor.author	Sherstyukov Oleg Nikolaevich	ru_RU
dc.contributor.author	Appalonov Artem Mikhaylovich	ru_RU
dc.date.accessioned	2024-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2024-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2024	ru_RU
dc.identifier.citation	Аппалонов А.М., Шерстюков О.Н. КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ ИОНОСФЕРЫ ПРИ ПОМОЩИ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Итоговая научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава Института физики Казанского федерального университета. Сборник избранных тезисов. Казань, 2024. С. 74-75.	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=306010&p_lang=2	ru_RU
dc.description.abstract	ИТОГОВАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ПРОФЕССОРСКО-ПРЕПОДАВАТЕЛЬСКОГО СОСТАВА ИНСТИТУТА ФИЗИКИ КАЗАНСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА	ru_RU
dc.description.abstract	Анализ динамики ионосферы остается актуальной задачей радиофизики и радиотехники на протяжении последних десятилетий. Состояние ионосферы в значительной степени влияет на прохождение радиосигналов широкого диапазона частот и, как следствие, на функционирование многих радиотехнических устройств таких как, например, глобальные спутниковые системы радионавигации [1]. Полное электронное содержание (ПЭС) частиц в единичном атмосферном столбе получается путем сопоставления задержки наклонного пути распространения сигнала на двух частотах (1,545 и 1,226 ГГц). Эмпирические модели получения полного содержания электронов в ионосфере Земли показывают удовлетворительные результаты прогнозирования в спокойной геомагнитной обстановке. Однако, при магнитных возмущениях наблюдается существенное снижение точности предсказания таких моделей [2]. Это связано со изменением активности Солнца и соответствующими параметрами, которые, данные модели не учитывают. В связи с этим, целью данной работы является уточнение прогноза в условиях повышенной солнечной активности, используя матричное разложение и различные геомагнитные параметры при помощи методов машинного обучения.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject	ионосфера	ru_RU
dc.subject	полное электронное содержание	ru_RU
dc.subject	карты ПЭС	ru_RU
dc.subject	солнечная активность	ru_RU
dc.subject	факторный анализ	ru_RU
dc.subject		ru_RU
dc.title	КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ ИОНОСФЕРЫ ПРИ ПОМОЩИ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ	ru_RU
dc.type	Conference proceedings in Russian journals and collections	ru_RU