Modelling of Atmospheric Parameters Using Artificial Neural Networks

机译：使用人工神经网络对大气参数进行建模

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In this article, atmospheric parameters are modelled by using artificial neural networks and the obtained models are compared with atmospheric lookup tables in terms of accuracy, speedup and memory usage. First, input and output data were generated for the five different atmosphere layers divided by altitude ranges using the U.S. Standard Atmosphere 1976 atmosphere model. Then, the artificial neural networks trained with these data were added to the simulation and measurements were taken. The results show that the use of artificial neural network modelled by using atmospheric data instead of atmospheric lookup table is more efficient and encourages new studies.

机译：在本文中，使用人工神经网络对大气参数进行了建模，并将获得的模型与大气查找表进行了准确性，加速和内存使用方面的比较。首先，使用美国标准大气1976年大气模型生成五个不同大气层除以海拔范围的输入和输出数据。然后，将经过这些数据训练的人工神经网络添加到仿真中并进行测量。结果表明，通过使用大气数据代替大气查找表建模的人工神经网络更为有效，并鼓励了新的研究。

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来源
《International Conference on Recent Advances in Space Technologies》|2019年|571-577|共7页
会议地点
作者
Özlem Demirtaş; Mehmet Önder Efe;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
atmospheric pressure; environmental science computing; neural nets; table lookup;

机译：大气压力;环境科学计算;神经网络;查表;

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