利用机器学习集成模型估算 LISA 的太阳风速度
高能天体物理现象
2023-02-15 v1 天体物理仪器与方法
机器学习
空间物理
摘要
在这项工作中，我们研究了机器学习模型在重建 2016–2017 年 ACE 卫星在第一拉格朗日点收集的太阳风速度观测数据方面的潜力，所用输入数据为同期同样环绕 L1 运行的 LISA Pathfinder 任务所搭载粒子探测器测量的星系宇宙线通量变化。我们表明，由异质弱回归器组成的集成模型在预测精度上能够优于弱回归器。机器学习及其他强大的预测算法为以软件模型替代专用仪器打开了窗口，此类模型可作为 LISA 与空间天气科学等空间任务诊断的替代物。
引用
@article{arxiv.2302.06740,
title = {Solar Wind Speed Estimate with Machine Learning Ensemble Models for LISA},
author = {Federico Sabbatini and Catia Grimani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.06740},
year = {2023}
}
备注
Submitted to Environmental Modelling & Software