Прогнозирование Dst-индекса, основанное на методах машинного обучениястатья Исследовательская статья

Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 21 мая 2019 г.

Работа с статьей


[1] Прогнозирование dst-индекса, основанное на методах машинного обучения / А. О. Ефиторов, И. Н. Мягкова, В. Р. Широкий, С. А. Доленко // Космические исследования. — 2018. — Т. 56, № 6. — С. 353–364. В работе исследуются возможности прогнозирования временного ряда геомагнитного индекса Dst. Прогноз осуществляется по параметрам солнечного ветра и межпланетного магнитного поля, измеренным в точке либрации L1 в эксперименте на космическом аппарате АСЕ, при помощи методов машинного обучения – искусственных нейронных сетей: классических персептронов и рекуррентных сетей типа LSTM, а также комитетов прогнозирующих моделей. Показано, что наилучшие результаты достигаются при использовании гетерогенных комитетов на основе нейронных сетей обоих типов. [ DOI ]

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть