|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Использование методов классификации при прогнозировании уровня возмущённости геомагнитного поля по Kp индексустатья Исследовательская статья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАКСтатья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
- Авторы: Гаджиев И.М., Баринов О.Г., Мягкова И.Н., Доленко С.А.
- Журнал: Геомагнетизм и аэрономия
- Том: 64
- Номер: 3
- Год издания: 2024
- Издательство: ФГБУ "Издательство "Наука"
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 489
- Последняя страница: 502
- Аннотация: В работе исследуются возможности использования методов классификации данных при прогнозировании временного ряда геомагнитного Kp-индекса методами машинного обучения. Для классификации категорий Kp-индекса по степени возмущения используются линейная и логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг поверх деревьев решений и искусственные нейронные сети различных архитектур. Результаты работы данных методов сравниваются с тривиальным инерционным прогнозом (статистические показатели которого на задачах такого типа всегда высокие) на горизонтах от трёх часов до суток с шагом в 3 часа. Исследуются вопрос выбора схемы кросс-валидации для подбора гиперпараметров моделей, способы преодоления несбалансированности категорий, относительная существенность входных признаков, а также зависимость результатов на тестовой выборке (начало 25 цикла солнечной активности) от включения в обучающую выборку данных 23 и 24 либо только 24 цикла. По результатам работы делаются выводы о предпочтительных методах классификации значений индекса Kp по уровню геомагнитного возмущения. Намечены пути дальнейших исследований и возможного улучшения качества классификации, в том числе для решения задачи определения характерных скрытых состояний магнитосферы Земли как динамической системы с целью улучшения качества прогнозирования геомагнитных индексов.
- Добавил в систему: Мягкова Ирина Николаевна