The implementation of sax and random projection for motif discovery on the orbital elements and the resonance argument of asteroid
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Motif discovery has emerged as one of the most useful techniques in processing time-series data. One of the implementations of motif discovery is in case study 1:1 mean motion resonance (MMR) in the astronomy field. This study aims to build a computational model and its implementation to process time-series data and predict 1:1 MMR from asteroid orbital elements in time-series form. This model proposes Symbolic Aggregate approximation (SAX) and Random Projection (RP) algorithms implemented in the Python programming language. Some experiments involving ten asteroids’ orbital elements data have been carried out to validate the program. From the results obtained, we conclude that our computational model can predict the location of the motif and with which planet the motif is found for 1:1 resonance to occur.
Keywords:
Language:
English
Published:
International Journal Of Nonlinear Analysis And Applications, Volume:12 Issue: 1, Winter-Spring 2021
Pages:
959 to 970
magiran.com/p2329764
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!