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基于XGBoost机器学习的地磁日变重构方法研究

程文凯 杜劲松 陈超 艾萨·伊斯马伊力

地震学报2021,Vol.43Issue(1):100-112,13.
地震学报2021,Vol.43Issue(1):100-112,13.DOI:10.11939/jass.20200046

基于XGBoost机器学习的地磁日变重构方法研究

Reconstruction method for diurnal variations of the geomagnetic field by XGBoost machine learning

程文凯 1杜劲松 2陈超 1艾萨·伊斯马伊力2

作者信息

  • 1. 中国武汉 430074 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院
  • 2. 中国武汉 430074 地球内部多尺度成像湖北省重点实验室
  • 折叠

摘要

关键词

数据重构/地磁场/日变/XGBoost/机器学习

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

程文凯,杜劲松,陈超,艾萨·伊斯马伊力..基于XGBoost机器学习的地磁日变重构方法研究[J].地震学报,2021,43(1):100-112,13.

基金项目

国家重点研发计划"深海关键技术与装备"重点项目(2016YFC0303000)、国家自然科学基金(41604060)、地质过程与矿产资源国家重点实验室自主研究课题(#MSFGPMR01-4)和新疆地震科学基金(202001)共同资助. (2016YFC0303000)

地震学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0253-3782

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