GIMLi: Global Ionospheric total electron content model based on machine learning (vol 25, 19, 2021)

被引：3

作者：

Zhukov, Aleksei V. ^{[1
]}

Yasyukevich, Yury V. ^{[1
]}

Bykov, Aleksei E. ^{[1
,2
]}

机构：

[1] Russian Acad Sci, Siberian Branch, Inst Solar Terr Phys, POB 291, Irkutsk 664033, Russia

[2] Irkutsk State Univ, Irkutsk, Russia

来源：

基金：

俄罗斯基础研究基金会;

关键词：

Global ionospheric maps; Global model; Gradient boosting; Ionosphere; Machine learning; Total electron content;

D O I：

10.1007/s10291-020-01063-1

中图分类号：

TP7 [遥感技术];

学科分类号：

081102 ; 0816 ; 081602 ; 083002 ; 1404 ;

摘要：

In the original article published, the references Wang et al. 2016a and Wang et al. 2016b are incorrect.

引用

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