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Enregistrement W4318969189 · doi:10.1109/icdsaai55433.2022.10028905

Forecasting of Ionospheric Total Electron Content Data using Autoregressive Distributed Lag Model for Mid-Latitude Region During Solar Minimum and Maximum

2022· article· en· W4318969189 sur OpenAlexaboutno aff
Nayana Shenvi, H. G. Virani, E. Chandrasekhar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTECTotal electron contentEarth's magnetic fieldIonosphereAutoregressive modelSpace weatherMeteorologySolar minimumSolar maximumMathematicsAtmospheric sciencesLatitudeEnvironmental scienceSolar cycleStatisticsGeodesyPhysicsGeographySolar windGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the relationship between the Total Electron Content (TEC) data and the geomagnetic indices (Dst, AE and Kp) and the solar index F10.7 obtained along with the time of the day from the Space Physics Data Facility, NASA/Goddard Space Flight Center for Baie-Comeau (Baie) station (49.22°N, 6S.15°W) and Schefferville (Sch2) station (54.S3°N, 66.S3°W) Canada, located in the mid-latitude region was investigated for the Solar Minimum (2008) and Maximum (2014) years for prediction of the TEC. The objectives of this study are: i) to investigate the long-term and short-term dependence of TEC on the selected geomagnetic indices and F10.7 index, using an Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model, ii) to test the stability of the ARDL model using various diagnostic tests such as the Jarque-Bera (JB) normality test, the serial correlation Lagrange multiplier (LM) test, and Breusch-Pagan-Godfrey heteroskedasticity test and iii) to forecast the TEC data using the ARDL model for the solar minimum and maximum years. The results indicate statistically that during the solar minimum year, the TEC depends only on the time of the day and is independent of the solar and geomagnetic parameters whereas for the solar maximum year it depends on the solar index F10.7 and time of the day. The proposed models passed the various residual diagnostic tests and stability tests. The RMSE for the predicted data was 0.79 for Baie and 0.93 for Sch2 stations for the solar minimum year and 2.00 for Baie and 1.96 for Sch2 for the solar maximum year.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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