ISSN: 2310-757X
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/125262| Название: | Модель для мониторинга авроральной активности по данным ГНСС, Построенная на основе машинного обучения Random Forest |
| Другие названия: | A Model for Monitoring Auroral Activity Based on GNSS Data, Built on the Basis of Random Forest Machine Learning |
| Авторы: | Serebrennikova, S. A. Серебренникова, С. А. |
| Дата публикации: | 2022 |
| Издатель: | УрФУ |
| Библиографическое описание: | Серебренникова С. А. Модель для мониторинга авроральной активности по данным ГНСС, Построенная на основе машинного обучения Random Forest / С. А. Серебренникова. — Текст: электронный // Физика. Технологии. Инновации. ФТИ-2022 : тезисы докладов IX Международной молодежной научной конференции, посвященной 100-летию со дня рождения профессора С. П. Распопина, Екатеринбург, 16-20 мая 2022 г. — Екатеринбург: УрФУ, 2022. — С. 949-950. — URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/125262. |
| Аннотация: | Global navigation satellite Systems (GNSS) can be used as a perturbation detector, monitoring processes in the auroral region. In the study builds a Random Forest machine learning model based on GNSS data, which predicts the power and boundary of auroral borealis. |
| URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/125262 |
| Конференция/семинар: | IX Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 100-летию со дня рождения профессора С. П. Распопина ФТИ-2022 |
| Дата конференции/семинара: | 16.05.2022-20.05.2022 |
| Источники: | Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2022). — Екатеринбург, 2022 |
| Располагается в коллекциях: | Конференции, семинары |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| fti_2022_9_440.pdf | 184,83 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.