Uncertainty Quantification for Machine Learning‐Based Ionosphere and Space Weather Forecasting: Ensemble, Bayesian Neural Network, and Quantile Gradient Boosting

Abstract Machine learning (ML) has been increasingly applied to space weather and ionosphere problems in recent years, with the goal of improving modeling and forecasting capabilities through a data‐driven modeling approach of nonlinear relationships. However, little work has been done to quantify t...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ

Հիմնական հեղինակներ:	Randa Natras, Benedikt Soja, Michael Schmidt
Ձևաչափ:	Artigo
Լեզու:	Inglês
Հրապարակվել է:	Wiley 2023-10-01
Շարք:	Space Weather
Խորագրեր:	machine learning uncertainty quantification confidence intervals probabilistic ionosphere forecast space weather ensemble
Առցանց հասանելիություն:	https://doi.org/10.1029/2023SW003483
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!