一种用于塞浦路斯上空总电子含量建模的 GP-MOEA/D 方法
人工智能
2025-07-31 v1 神经与进化计算
摘要
垂直总电子含量（vTEC）是一种电离层特征参数，用于推导电离层对近垂直跨电离层链路造成的信号延迟。本文的主要目标是基于影响该参数在日、季节和长期时间尺度上变化的主要因素，设计一个预测模型。该模型应足够精确且通用（全面），以有效逼近 vTEC 的高变异性。然而，良好的逼近能力与泛化能力是相互冲突的目标。为此，设计并提出了一种基于分解特性的多目标进化算法（MOEA/D）的遗传规划（GP）方法，即 GP-MOEA/D，用于塞浦路斯上空的 vTEC 建模。实验结果表明，基于 11 年期间获取的真实 vTEC 测量数据，多目标 GP 模型对所建模参数实现了良好的逼近，并可作为一个局部模型用于解释电离层对定位造成的误差。特别是，在大多数情况下，GP-MOEA/D 方法的性能优于单目标优化 GP、具有非支配排序遗传算法-II（NSGA-II）特性的 GP 以及先前提出的基于神经网络的方法。
引用
@article{arxiv.1111.5720,
title = {A GP-MOEA/D Approach for Modelling Total Electron Content over Cyprus},
author = {Andreas Konstantinidis and Haris Haralambous and Alexandros Agapitos and Harris Papadopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.5720},
year = {2025}
}