基于XGBoost机器学习的地磁日变重构方法研究          下载免费PDF全文

程文凯  杜劲松  陈超  艾萨·伊斯马伊力 《地震学报》2021,43(1):100-112

为了重构或恢复存在严重干扰或数据缺失的台站观测数据,本文基于周边已有台站的高质量观测数据采用XGBoost机器学习方法重构地磁日变数据.仿真试验结果显示,无论是磁静日还是磁扰日,地磁场分量的绝对残差均值均低于0.1 nT.试验统计数据及重构结果残差曲线的对比分析表明,地磁日变重构精度与地磁活动性和待重构信号的时变剧烈程...  相似文献