Comparison of entropy-based characterization of lightning strike maps using planar and spherical coordinates
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, effects of including the curvature of the Earth in the characterization of the lightning strike maps (LSMs) are studied. Lightning strikes can adversely affect the power generation and distribution systems, and behaviour prediction of such LSMs is of interest for protection and planning in the power industry. Characterization is one of the important stages of the behaviour prediction. We have shown that multifractal measures such as the Renyi fractal dimension spectrum (RS) are appropriate for characterization of such LSMs which are self-affine. The computation of the RS is based on estimating the probability density function (pdf) of the lightning strikes distribution. Since the LSMs range from very large to low densities over a large geographical area such as Manitoba, computing this pdf in planar coordinates is subject to a nonlinear error due to the curvature of the Earth. Thus, modelling and calculating the maps in spherical coordinates yields a better estimation of the pdf. The data of the LSMs have been collected by the Canadian Lightning Detection Network (CLDN) during the year 2002. The LSMs of Manitoba are characterized through regular (using planar coordinates) and modified (using spherical coordinates) RS techniques. The results indicate that regular RS technique alters the characteristics of the feature space, especially in latitudinal direction, and causes sparser features in the feature space, while using the modified RS technique alleviates all these problems, and provides a more accurate characterization which is necessary for a reliable classification of the maps
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».