VAMPIRE: Using a Random Forest to Forecast Earth's Outer Van Allen Radiation Belt
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The outer Van Allen radiation belt is highly dynamic in both strength and location, being driven by several distinct physical processes, making it difficult to predict for spacecraft operators. Forecasting models exist, in part, to minimise potential damage caused by this natural hazard. Both physics‐based and machine learning models exist; generally, physics‐based models allow for a deeper understanding of the system, while machine learning models offer a computationally cheap way to make a forecast, but do not always provide physical insight. We present VAMPIRE (Van Allen belt Multi‐day Predictions by Implementing a Random forest for Electrons), a pair of simple machine learning models, along with an analysis of model feature importance, to both forecast and understand the physical drivers of the outer radiation belt. We use a random forest methodology to predict whether the daily maximum ∼2 MeV electron flux and daily fluence across the entirety of the outer belt crosses the alert levels, similar to the approach used by the UK Met Office. Both models show high levels of accuracy at both nowcasting and forecasting up to a week in advance. We use feature importance to determine the most important elements of each model, and demonstrate that these models also give an insight into the major drivers of the radiation belts, and the timescales on which they have an impact.
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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) | 0,001 | 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 ».