Modeling Ionospheric TEC Using Gradient Boosting Based and Stacking Machine Learning Techniques

Abstract Accurately predicting and modeling the ionospheric total electron content (TEC) can greatly improve the accuracy of satellite navigation and positioning and help to correct ionospheric delay. This study assesses the effectiveness of four different machine learning (ML) models in predicting...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية
الحاوية / القاعدة:Space Weather
المؤلفون الرئيسيون: Ayanew Nigusie, Ambelu Tebabal, Roman Galas
التنسيق: مقال
اللغة:الإنجليزية
منشور في: Wiley 2024-03-01
الموضوعات:
total electron content
XGBoost
LightGBM
gradient boosting machine
stacking
machine learning
الوصول للمادة أونلاين:https://doi.org/10.1029/2023SW003821

الانترنت

https://doi.org/10.1029/2023SW003821

مواد مشابهة