Регрессионное моделирование индексов αp и Kp: первые результаты

Парновский, АС, Полонская, АЮ, Шевченко, ВН, Жук, ИТ, Маслова, НВ
Косм. наука технол. 2011, 17 ;(1):36-38
https://doi.org/10.15407/knit2011.01.036
Язык публикации: русский
Аннотация: 
На основе метода регрессионного моделирования была разработана модель, позволяющая прогнозировать индексы αp и  Kp на 3 часа вперед. Для α-индекса коэффициент корреляции составляет 0.86 (0.75 для тривиальной модели), эффективность прогнозирования 0.87, стандартное отклонение 9.15 нТл. Для Kp -индекс 96% точек имеют отклонения не более 1 и 83% точек имеют отклонения не более 1/3. Подобно Dst -индексу, α-индекс имеет память с глубиной порядка 1000 часов. Он также содержит заметные цикличности с периодами 12 часов (суточные), 27 суток (карингтоновские) и 6 месяцев (сезонные).
Ключевые слова: коэффициент корреляции, регрессионное моделирование, эффективность прогнозироввания
References: 
  1. Парновский А. С. Прогнозирование Dst-индекса методом линейного регрессионного анализа // Космічна наука і технологія. — 2008. — 14, № 3. — С. 48—54.
  2. Парновский А. С. Метод регрессионного моделирования и его применение к задаче прогнозирования космической погоды // Проблемы управления и информатики. — 2009. — № 3. — С. 128—135.
  3. Fisher R. A. Statistical methods for research workers: 12th ed. — London, Oliver and Boyd, 1954. — 356 р.
  4. Hudson D. J. Statistics. Lectures on Elementary Statistics and Probability. — Geneva, CERN, 1964. — 320 р.
  5. Johnson J. R., Wing S. A cumulant-based analysis of nonlinear magnetospheric dynamics. // Report PPPL-3919-rev. — 2004. — (http://www.pppl.gov/pub_report/2004/ PPPL-3919rev.pdf).
  6. Parnowski A. S. Statistical approach to Dst prediction // J. Phys. Studies. — 2008. — 12, N 4. — P. 4003.
  7. Parnowski A. S. Statistically predicting Dst without satellite data // Earth, Planets and Space. — 2009. —  61, N 5. — P. 621—624.
  8. Parnowski A. S. Regression modeling method of space weather prediction // Astrophys. and Space Sci. —2009. — 323, N 2. — P. 169—180.—doi:10.1007/s10509-009-0060-4. [arXiv:0906.3271].
  9. Press W. H., Teukolsky S.A., Vatterling W.T., Flannery B.P. Numerical Recipes in FORTRAN 77 and 90. The Art of Scientific Computing. — 2nd ed. — Cambridge — New York — Melbourne: Cambridge Univ. Press, 1992.

10. Seber G. A. F. Linear Regression Analysis. — New York: Wiley, 1977.