Prediction of Isolated Substorms by a Package
of Parallel Neural Networks

N. A. Barkhatov; Бархатов Н. А.; S. E. Revunov; Ревунов С. Е.; O. M. Barkhatova; Бархатова О. М.; E. A. Revunova; Ревунова Е. А.; V. G. Vorobjev; Воробьев В. Г.

doi:10.31857/S0016794023600084

Прогнозирование изолированных суббурь пакетом параллельных нейросетей

Авторы: Бархатов Н.А.¹, Ревунов С.Е.¹, Бархатова О.М.², Ревунова Е.А.², Воробьев В.Г.³
Учреждения:
1. Нижегородский государственный педагогический университет им. К. Минина
2. Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет
3. Полярный геофизический институт
Выпуск: Том 63, № 3 (2023)
Страницы: 321-326
Раздел: Статьи
URL: https://journal-vniispk.ru/0016-7940/article/view/134723
DOI: https://doi.org/10.31857/S0016794023600084
EDN: https://elibrary.ru/PMFOXX
ID: 134723

Цитировать

Полный текст

Аннотация
Об авторах
Список литературы
Дополнительные файлы
Статистика

Аннотация

Выполнен нейросетевой прогноз суббурь, обусловленных воздействием потоков плазмы солнечного ветра на магнитосферу Земли. Для этого были созданы рекуррентные нейросетевые модели, основанные на физических причинно-следственных связях динамики высокоширотной геомагнитной активности (по индексу AL) с параметрами межпланетного магнитного поля (ММП) и плазмы солнечного ветра (ПСВ). В качестве входных последовательностей использованы два параметра – Bz-компонента ММП и интегральный параметр Σ[NV ²], учитывающий предысторию процесса накачки кинетической энергии солнечного ветра в магнитосферу, где N и V – концентрация плазмы и скорость солнечного ветра, соответственно. Выполнен полноценный прогноз AL-индекса по данным ПСВ и ММП на 10 мин и т.д. с 10 мин дискретностью по отдельности индивидуальной искусственной нейронной сетью (ИНС) на каждую точку, отвечающую динамике AL-индекса. Это означает, что прогноз непрерывного ряда значений AL-индекса достигается параллельно работающим пакетом ИНС. Количество ИНС в пакете определяется скважностью необходимого прогнозируемого ряда AL-индекса, при этом учет 90 мин предыстории входных параметров в каждой из сетей обеспечивает прогноз значений AL-индекса с точностью до ~80%.

Список литературы

– Barkhatov N.A., Revunov S.E. Uryadov V.P. Artificial neural network technique for predicting the critical frequency of the ionospheric F2 layer // Radiophys. Quantum. Electron. V. 48. P. 1–13. 2005. https://doi.org/10.1007/s11141-005-0043-4
– Barkhatov N.A., Vorobjev V.G., Revunov S.E., Barkhatova O.M., Revunova E.A. and Yagodkina O.I. Neural network classification of substorm geomagnetic activity caused by solar wind magnetic clouds // J. Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. V. 205. 2020. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2020.105301
– Elman J.L. Learning and development in neural networks: The importance of starting small. Cognition. V. 48. P. 71–99. 1993
– Hernandez J.V., Tajima T., Horton W. Neural net forecasting for geomagnetic activity // Geophys. Res. Lett. V. 20. № 23. P. 2707–2710. 1993. https://doi.org/10.1029/93GL02848
– Li X., Oh K.S., Temerin M. Prediction of the AL index using solar wind parameters // J. Geophys. Res. V. 112. A06224. 2007. https://doi.org/10.1029/2006JA011918
– Valach F., Bochnicek J., Hejda P., Revallo M. Strong magnetic activity forecast by neural networks under dominant southern orientation of interplanetary magnetic field // Adv. SpaceRes. V. 53. № 4. P. 589–598. 2014. https://doi.org/10.1016/j.asr.2013.12.005
– Weigel R.S., Klimas A.J., Vassiliadis D. Solar wind coupling to and predictability of ground magnetic field and their time derivatives // J. Geophys. Res. V. 107. № A7. P. 1298. 2003. https://doi.org/10.1029/2002JA009627
– Бархатов Н.А., Беллюстин Н.С., Левитин А.Е., Сахаров С.Ю. Сравнение эффективности предсказания индекса геомагнитной активности Dst искусственными нейронными сетями. // Изв. ВУЗов “Радиофизика”. Т. 43. № 5 С. 385–394. 2000
– Бархатов Н.А., Воробьев В.Г., Ревунов С.Е., Ягодкина О.И. Проявление динамики параметров солнечного ветра на формирование суббуревой активности // Геомагнетизм и аэрономия. Т. 57. № 3. С. 273–279. 2017
– Бархатов Н.А., Королев А.В., Левитин А.Е., Сахаров С.Ю. Пересчет современных индексов полярной активности к классическим // Изв. ВУЗов “Радиофизика”. Т. 47. № 3. С. 200–208. 2004
– Бархатов Н.А., Ревунов С.Е. Искусственные нейронные сети в задачах солнечно-земной физики. Монография. Изд-во “Поволжье”. 407 С. 2010.
– Хайкин С. Нейронные сети, Полный курс. 2-е изд., пер. с англ., М.: “Вильямс”. 1104 с. 2006.