Моделирование и анализ данных foF2 с использованием нейронных сетей NARX и вейвлетов

Autor:	Мандрикова, О.В., Полозов, Ю.А.
Jazyk:	English<br />Russian
Rok vydání:	2022
Předmět:	моделирование временных рядов вейвлеты нейрон- ные сети narx ионосферные параметры time series model wavelet transform neural network narx ionospheric parameters Science
Zdroj:	Vestnik KRAUNC: Fiziko-Matematičeskie Nauki, Vol 2022, Iss 4, Pp 137-146 (2022)
Druh dokumentu:	article
ISSN:	2079-6641 2079-665X
DOI:	10.26117/2079-6641-2022-41-4-137-146
Popis:	Необходимость обнаружения аномалий имеет особую актуальность в задачах геофизического мониторинга, требует обеспечения точности и оперативности метода. В работе предлагается подход на основе нейронных сетей NARX для задачи моделирования данных foF2 и обнаружения в них аномалий. Известно, что нейронные сети трудно моделируют сильно зашумленные и существенно нестационарные временные ряды. Поэтому оптимизация процесса моделирования временных рядов сложной структуры сетью NARX выполнялась с использованием вейвлет-фильтрации. На примере обработки временных рядов параметров ионосферы показана эффективность предлагаемого подхода, приведены результаты для задачи обнаружения ионосферных аномалий. Подход может быть применен при выполнении прогноза космической погоды для прогнозирования параметров ионосферы.
Databáze:	Directory of Open Access Journals
Externí odkaz:	https://doaj.org/article/3904f5ce6f554f6081cb82c5cfd3d3e2 Zobrazit plný text záznamu View record in DOAJ