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A machine-learning-based electron density (MLED) model in the inner magnetosphere

Earth and Planetary Physics 2022年第4期6卷 350-358页

作者： QingHua Zhou YunXiang Chen FuLiang Xiao Sai Zhang Si Liu Chang Yang YiHua He ZhongLei Gao School of Physics and electronic Sciences Changsha University of Science and TechnologyChangsha 410114China Hunan Provincial Key Laboratory of Flexible electronic Materials Genome Engineering Changsha University of Science and TechnologyChangsha 410114China

Plasma density is an important factor in determining wave-particle interactions in the *** develop a machine-learning-based electron density(MLED)model in the inner magnetosphere using electron density data from Van Allen Probes between September 25,2012 and August 30,*** MLED model is a physics-based nonlinear network that employs fundamental physical principles to describe variations of electron *** predicts the plasmapause location under different geomagnetic conditions,and models separately the electron densities of the plasmasphere and of the *** train the model using gradient descent and backpropagation algorithms,which are widely used to deal effectively with nonlinear relationships among physical quantities in space plasma *** model gives explicit expressions with few parameters and describes the associations of electron density with geomagnetic activity,solar cycle,and seasonal *** various geomagnetic conditions,the electron densities calculated by this model agree well with empirical observations and provide a good description of plasmapause *** MLED model,which can be easily incorporated into previously developed radiation belt models,promises to be very helpful in modeling and improving forecasting of radiation belt electron dynamics.

关键词： background electron density inner magnetosphere machine learning Van Allen Probes observation

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