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Artificial neural network based prediction of Large Scale Travelling Ionospheric Disturbances

Ferreira, Arthur Amaral und Borries, Claudia und Borges, Renato Alves (2022) Artificial neural network based prediction of Large Scale Travelling Ionospheric Disturbances. 1st Workshop on Data Science for GNSS Remote Sensing (D4G), 2022-06-13 - 2022-06-15, Potsdam, Deutschland.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/186992/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Artificial neural network based prediction of Large Scale Travelling Ionospheric Disturbances
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ferreira, Arthur AmaralArthur.Ferreira (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1083-6376NICHT SPEZIFIZIERT
Borries, Claudiaclaudia.borries (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9948-3353NICHT SPEZIFIZIERT
Borges, Renato Alvesraborges (at) ene.unb.brhttps://orcid.org/0000-0002-6072-8621NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:LSTIDs, Ionosphere, Artificial Neural Networks
Veranstaltungstitel:1st Workshop on Data Science for GNSS Remote Sensing (D4G)
Veranstaltungsort:Potsdam, Deutschland
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:13 Juni 2022
Veranstaltungsende:15 Juni 2022
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Kommunikation, Navigation, Quantentechnologien
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R KNQ - Kommunikation, Navigation, Quantentechnologie
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Ionosphäre
Standort: Neustrelitz
Institute & Einrichtungen:Institut für Solar-Terrestrische Physik > Solar-Terrestrische Kopplungsprozesse
Hinterlegt von: Ferreira, Arthur Amaral
Hinterlegt am:28 Jun 2022 11:03
Letzte Änderung:31 Mai 2024 11:11

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