【摘 要】
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为了重构或恢复存在严重干扰或数据缺失的台站观测数据,本文基于周边已有台站的高质量观测数据采用XGBoost机器学习方法重构地磁日变数据。仿真试验结果显示,无论是磁静日还
【机 构】
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中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院,地球内部多尺度成像湖北省重点实验室,地质过程与矿产资源国家重点实验室,新疆维吾尔自治区地震局
【基金项目】
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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),新疆地震科学基金(202001)共同资助。
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为了重构或恢复存在严重干扰或数据缺失的台站观测数据,本文基于周边已有台站的高质量观测数据采用XGBoost机器学习方法重构地磁日变数据。仿真试验结果显示,无论是磁静日还是磁扰日,地磁场分量的绝对残差均值均低于0.1 nT。试验统计数据及重构结果残差曲线的对比分析表明,地磁日变重构精度与地磁活动性和待重构信号的时变剧烈程度有关;相较于反向传播神经网络,XGBoost方法对地磁场日变数据的重构精度更高。本文研究表明,基于XGBoost机器学习的重构方法在处理非线性复杂问题方面具有优势,能够用于高精度重构存在严
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