Идентификация динамических моделей прогнозирования динамики Dst-индекса

Рубрика: 
Космическая и атмосферная физика
Семенив, ОВ, Яценко, ВА
Косм. наука технол. 2010, 16 ;(1):55-60
https://doi.org/10.15407/knit2010.01.055
Язык публикации: русский
Аннотация: 
Предложен новый метод идентификации моделей динамики и прогнозирования Dst-индекса по экспериментальным значениями характеристик солнечного ветра. Он базируется на реконструкции нелинейной дискретной динамической системы, описывающей поведение геомагнитного индекса с высокой степенью корреляции с экспериментальными данными. Для структурно-параметрической идентификации модели прогнозирования Dst-индекса впервые предложено использовать эволюционный алгоритм - метод генетического программирования. Получены прогнозные оценки изменения Dst-индекса на 1-9 часов вперед.
Ключевые слова: генетическое программирование, геомагнитный индекс, динамическая модель, солнечный ветер
Полный текст (PDF)
References: 
1.   Семенив О. В., Сидоренко В. И., Черемных О. К. и др. Оптимизационный подход к прогнозированию кос­мической погоды // Проблеми управленния и ин­форматики. — 2008. — № 4. — С. 115—130.
2.   Baker D. N., Klimas A. J., McPherron R. L., Buchner J. The evolution from weak to strong geomagnetic activity: an interpretation in terms of deterministic chaos // J. Geo-phys. — 1990. — 17 (1). — P. 41—44.
3.   Balikhin M., Bates I., Walker S. N. Identification of lin­ear and nonlinear processes in space plasma turbulence // Adv. Space. – 2001. – 28. – P. 787–800.
4.   Billings S. A., Wei H. L. The wavelet-NARMAX represen­tation: a hybrid model structure combining the polynomi­al models and multiresolution wavelet decompositions // Int. J. Systems Science. – 2005. – 36 (3). – P. 137–152.
5.   Boaghe O. M., Balikhin M. A., Billings S. A., Alleyne H. Identification of nonlinear processes in the magneto­sphere dynamics and forecasting of Dstindex // J. Geo-phys. – 2001. – 106. – P. 30047–30066.
6.   Burton R. K., McPherron R. L., Russell C. T. An empirical relationship between interplanetary conditions and Dst// J. Geophys. – 1975. – 80. – P. 4204–4214.
7.   Chen S., Billings S. A., Cowan C. F. N., Grant P. M. Practi­cal identification of NARMAX models using radial basis functions // Int. J. Control. – 1990. – 52. – P. 1327– 1350.
8.   Chen S., Billings S. A. Neural networks for nonlinear dynamic system modelling and identification // Int. J. Control. – 1992. – 56. – P. 319–346.
9.   Cheremnykh O., Yatsenko V., Semeniv O., Shatokhina Iu. Nonlinear dynamical model for space weather prediction // Укр. фіз. журн. — 2008. — 53, № 5. — C. 502—505.
10. Goertz C. K., Shan L. H., Smith R. A. Prediction of geo­magnetic activity // J. Geophys. – 1993. – 98. – P. 7673– 7684.
11. Goodman J. M. Space Weather & Telecommunication. – New York: Kluwer, 2005. – 382 p.
12. Koza J. R. Genetic Programming: On the programming of Computers by Means of Natural Evolution. MIT Press: Cambridge. – 1992. – 819 p.
13. Kuntzevich V. M., Cheremnykh O. K., Semeniv O. V., Yatsenko V. A. Space weather and its effects: model­ing, prediction and risk analysis // Abstracts. 9th Ukrai­nian conference on space research, Yevpatoria, Crimea, Ukraine. – August 31 – September 5, 2009. – P. 26.
14. Leontaritis I. J., Billings S. A. Input-output parametric models for nonlinear systems // Int. J. Control. – 1985. – 41. – P. 303–344.
15. Leontaritis I. J., Billings S. A. Model selection and valida­tion methods for nonlinear systems // Int. J. Control. – 1987. – 45. – P. 311–341.
16. Madar J. Genetic programming for the identification of nonlinear input-output models // Industrial and Engineer­ing Chemistry Res. – 2005. – 44 (9). – P. 3178–3186.
17. Schindler K. Physics of Space Plasma Activity. – New York: Cambridge Univ. Press, 2007. – 508 p.
18. Semeniv O. V. Space weather prediction using evolution algorithms // Сборник тезисов «Восьмая украинская конференция по космическим исследованиям», Ев­патория, Украина, 1–7 сентября 2008 г. — С. 60.
19. Sharifi J., Araabi B. N., Lucas C. Multi-step prediction of Dstindex using singular spectrum analysis and locally linear neurofuzzy modelling // Earth Planets Space. – 2006. – 58 (3). – P. 331–341.
20. Wei H. L., Billings S. A. A unified wavelet-based modelling framework for nonlinear system identification: the WANARX model structure // Int. J. Control. – 2004. – 77 (4). – P. 351–366.

21. Wei H. L., Zhu D. Q., Billings S. A., Balikhin M. A. Forecasting the geomagnetic activity of the Dstindex using multiscale radial basis function networks // Adv. Space Res. – 2007. – 40. – P. 1863–1870.