Admin в 08:52, 19 декабря 2023

Admin — Tue, 19 Dec 2023 08:52:22 GMT

← Предыдущая		Версия 08:52, 19 декабря 2023
Строка 3:		Строка 3:
	{\| style="width:60%; margin:auto; text-align:justify;"		{\| style="width:60%; margin:auto; text-align:justify;"
	\|		\|
-	<center>авторы результата - ''' Б.Г. Салимов1, О.И. Бернгардт1, А.Е. Хмельнов2,	+	<center>авторы результата - ''' Б.Г. Салимов1, О.И. Бернгардт1, А.Е. Хмельнов2, К.Г. Ратовский1, О.А. Кусонский3 '''
-	К.Г. Ратовский1, О.А. Кусонский3 '''	+

	1-ИСЗФ СО РАН, 2-ИДСТУ СО РАН, 3-ИГФ УрО РАН		1-ИСЗФ СО РАН, 2-ИДСТУ СО РАН, 3-ИГФ УрО РАН

Admin: Новая: {{DISPLAYTITLE:Эмпирическая нейросетевая прогностическая модель для критической частоты foF2 на средних шир...

Admin — Tue, 19 Dec 2023 08:46:22 GMT

Новая: {{DISPLAYTITLE:Эмпирическая нейросетевая прогностическая модель для критической частоты foF2 на средних шир...

Новая статья

{{DISPLAYTITLE:Эмпирическая нейросетевая прогностическая модель для критической частоты foF2 на средних широтах с заблаговременностью до 24 часов}}

{| style="width:60%; margin:auto; text-align:justify;"
|
<center>авторы результата - ''' Б.Г. Салимов1, О.И. Бернгардт1, А.Е. Хмельнов2,
К.Г. Ратовский1, О.А. Кусонский3 '''

1-ИСЗФ СО РАН, 2-ИДСТУ СО РАН, 3-ИГФ УрО РАН

</center>

Разработана эмпирическая модель прогноза критической частоты ионосферы foF2 в средних широтах с заблаговременностью до 24 часов на основе двумерных сверточных нейронных сетей (рисунок). Входными параметрами модели является 90-дневная история следующих параметров: foF2, индексы солнечной (F10.7) и магнитной (Dst) активности. Показано, что основной вклад в прогнозную ценность foF2 вносят данные за ближайшие несколько дней до прогноза; вклад остальных дней сильно уменьшается. Модель обучена на данных среднеширотного ионозонда в Иркутске (РФ), протестирована на данных нескольких среднеширотных ионозондов: Арти (РФ), Варшава (Польша), Мохэ (Китай) и продемонстрировала удовлетворительные показатели качества прогноза в спокойных и слабовозмущенных условиях. Модель может применяться для прогноза foF2 в средних широтах.

<center>
{|
|[[Image:Neural_network_01.png|500px]]
|}</center>

<center>Рисунок. Архитектура модели (слева). Пример прогноза foF2 моделью и экспериментальные данные (справа вверху), вертикальная линия - момент начала прогноза. Качество обученной модели на данных других среднеширотных ионозондов: корреляция Пирсона, среднеквадратичная ошибка, средняя абсолютная ошибка и коэффициент детерминации (справа внизу).</center>

Публикация: Салимов Б.Г., Бернгардт О.И., Хмельнов А.Е., Ратовский К.Г., Кусонский О.А. Применение сверточных нейронных сетей для прогнозирования критической частоты foF2 // Солнечно-земная физика – 2023. – Т. 9, № 1. – С. 60-72, DOI: 10.12737/szf-91202307.
Направление ПФНИ: 1.3.7. Астрономия и исследования космического пространства. Тема госзадания № 0278-2021-0002 «Теоретические и экспериментальные исследования распространения декаметровых радиоволн в волноводе Земля - ионосфера с учетом рассеяния на неровностях подстилающей поверхности и неоднородностей ионосферы различных масштабов».

Контакты:

Салимов Борис Гудратович, salimov@iszf.irk.ru;

Бернгардт Олег Игоревич, berng@iszf.irk.ru

|}

[[Category:Sciencemon]]

Neural network - История изменений

Admin в 08:52, 19 декабря 2023

Admin: Новая: {{DISPLAYTITLE:Эмпирическая нейросетевая прогностическая модель для критической частоты foF2 на средних шир...