电离层总电子含量TEC的监测与预报是近地空间环境研究的重要内容,对卫星通讯和导航定位等有重要意义。使用基于Transformer(变形金刚)的iInformer(告密者)模型,提出中国区域电离层TEC短期预报新方法,且分别对磁静期与磁暴期电离层进行预测。为了分析短期电离层新模型预测效果,选取神经网络模型、线性模型、长短时记忆模型进行对比。结果表明,磁静期选定区域内iInformer模型有效适用于短期预测任务且预测精度明显优于其他对比模型,均方根误差在3个区域均低于1.45 TECU(total electron content units,总电子含量单位)。iInformer模型在应对不同数据量时,均能保持稳定的预测性能。特别是在数据集数量相对有限(少于2个月)的情况下,iInformer模型的预报精度显著优于其他模型。相较于单一数据源,多数据源下的iInformer模型预测精度有显著提升,提升幅度在2%~7.4%。
为分析植被物候相关领域研究的发展状况与热点趋势,以中国知网和Web of Science核心合集作为文献检索来源,应用CiteSpace v6.1.R6对2003—2023年发表文献的数量、作者、机构和关键词进行统计分析。结果表明,近20年内,该领域发文量呈上...
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为分析植被物候相关领域研究的发展状况与热点趋势,以中国知网和Web of Science核心合集作为文献检索来源,应用CiteSpace v6.1.R6对2003—2023年发表文献的数量、作者、机构和关键词进行统计分析。结果表明,近20年内,该领域发文量呈上升趋势,研究热度不断提升。中国是植被物候相关领域的研究主力,其中中国科学院对该领域的贡献最大。与植被物候相关的高频关键词为气候变化与春季物候,近年来城市化、vegetation green up和river basin等关键词频繁出现,成为植被物候领域的研究热点。
为了克服开放街道地图数据的空间异质性特征对其在数据匹配、更新等方面应用所造成的影响,提出一种基于指标相关性的指标权重确定算法(Criteria Importan ce Through Inter-criteria Correlation,简称CRITIC)的开放街道地图面实体匹配...
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为了克服开放街道地图数据的空间异质性特征对其在数据匹配、更新等方面应用所造成的影响,提出一种基于指标相关性的指标权重确定算法(Criteria Importan ce Through Inter-criteria Correlation,简称CRITIC)的开放街道地图面实体匹配方法。该方法充分考虑开放街道地图数据的空间异质性,在开放街道地图中面实体与其他数据进行匹配时,引入CRITIC算法计算开放街道地图数据中每个面要素几何相似因子的权重,避免了对匹配数据集中的所有面实体采用相同的相似因子权重,减少了人为定权方法所带来的主观性及局限性,提高了开放街道地图面实体与其他数据集的匹配精度。实验结果表明,该方法有效地克服了开放街道地图数据的空间异质性特点对匹配精度的影响,提升了开放街道地图中面实体与其他面实体数据的匹配精度,匹配的准确率、召回率和F1分数分别达到97.56%、98.04%和97.80%,均优于对比方法。
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