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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 50 - 56 (7page)
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In this study, we investigated whether long short-term memory (LSTM) can be used in the future to predict F10.7 index data; the F10.7 index is a space environment factor affecting atomic oxygen erosion. Based on this, we compared the prediction performances of LSTM, the Autoregressive integrated moving average (ARIMA) model (which is a traditional statistical prediction model), and the similar pattern searching method used for long-term prediction. The LSTM model yielded superior results compared to the other techniques in the prediction period starting from the max/min points, but presented inferior results in the prediction period including the inflection points. It was found that efficient learning was not achieved, owing to the lack of currently available learning data in the prediction period including the maximum points. To overcome this, we proposed a method to increase the size of the learning samples using the sunspot data and to upgrade the LSTM model.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Prediction method
3. Application of Prediction Method
4. Prediction Results
5. Conclusion and Future Research Goals
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Y. G. Kim / 2019 / The ccase study on the optimized forecasting methods of major factors for the analysis of the atomic oxygen erosion effect in LEO satellite / Proc. of KSAS 2019 Fall Conference :203
www.spenvis.oma.be
https://www.swpc.noaa.gov/news/solar-cycle-25-forecast-update
ftp://ftp.geolab.nrcan.gc.ca/data/solar_flux/daily_flux_values/
S. Hochreiter / 1997 / Long short term memory / Neural Computation 9(8):1735~1780
www.spenvis.oma.be
https://www.swpc.noaa.gov/news/solar-cycle-25-forecast-update
ftp://ftp.geolab.nrcan.gc.ca/data/solar_flux/daily_flux_values/
S. Hochreiter / 1997 / Long short term memory / Neural Computation 9(8):1735~1780
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