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In this thesis, we present models which belongs to the field of artificial intelligence to predict the geomagnetic index am based on solar wind parameters. This is done in terms to provide operational models based on data recorded by the ACE satellite located at the Lagrangian point L1. Currently, there is no model providing predictions of the geomagnetic index am. To predict this index, we have relied on nonlinear models called neural networks, allowing to model the complex and nonlinear dynamic of the Earth’s magnetosphere.First, we have worked on the development and the optimisation of basics neural networks like the multilayer perceptron. These models have proven in space weather to predict geomagnetic index specific to current systems like the Dst index, characteristic of the ring current, as well as the global geomagnetic index Kp. In particular, we have studied a temporal network, called the Time Delay Neural Network (TDNN) and we assessed its ability to predict the geomagnetic index am within one hour, base only on solar wind parameters. We have analysed the sensitivity of neural network performance when considering on one hand data from the OMNI database at the bow shock, and on the other hand data from the ACE satellite at the L1 point. After studying the ability of neural networks to predict the geomagnetic index am, we have developped a neural network which has never been used before in Space Weather, the Long Short Term Memory or LSTM. Like the TDNN, this network provides am prediction based only on solar wind parameters. We have optimised this network to model at best the magnetosphere behaviour and obtained better performance than the one obtained with the TDNN.; Dans cette thèse, nous présentons des modèles appartenant au domaine de l’intelligence artificielle afin de prédire l’indice magnétique global am à partir des paramètres du vent solaire. Ceci est fait dans l’optique de fournir des modèles opérationnels basés sur les données enregistrées par le satellite ACE situé au point de Lagrange L1. L’indice am ne possède pas à l’heure actuelle de modèles de prédiction. Pour prédire cet indice, nous avons fait appel à des modèles non-linéaires que sont les réseaux de neurones, permettant de modéliser le comportement complexe et non-linéaire de la magnétosphère terrestre. Nous avons dans un premier temps travaillé sur le développement et l’optimisation des modèles de réseaux classiques comme le perceptron multi-couche. Ces modèles ont fait leurs preuves en météorologie de l’espace pour prédire aussi bien des indices magnétiques spécifiques à des systèmes de courant comme l’indice Dst, caractéristique du courant annulaire, que des indices globaux comme l’indice Kp. Nous avons en particulier étudié un réseau temporel appelé Time Delay Neural Network (TDNN) et évalué sa capacité à prédire l’indice magnétique am à une heure, uniquement à partir des paramètres du vent solaire. Nous avons analysé la sensibilité des performances des réseaux de neurones en considérant d’une part les données fournies par la base OMNI au niveau de l’onde de choc, et d’autre part des données obtenues par le satellite ACE en L1. Après avoir étudié la capacité de ces réseaux à prédire am, nous avons développé un réseau de neurones encore jamais utilisé en météorologie de l’espace, le réseau Long Short Term Mermory ou LSTM. Ce réseau possède une mémoire à court et à long terme, et comme le TDNN, fournit des prédictions de l’indice am uniquement à partir des paramètres du vent solaire. Nous l’avons optimisé afin de modéliser au mieux le comportement de la magnétosphère et avons ainsi obtenu de meilleures performances de prédiction de l'indice am par rapport à celles obtenues avec le TDNN. |
