Physics of auroral phenomena : proceedings of the 39th annual seminar, Apatity, 29 February-4 March, 2016 / [ed. board: N. V. Semenova, A. G. Yahnin]. - Апатиты : Издательство Кольского научного центра РАН, 2016. - 167 с. : ил., табл.

Демонстрация отражения динамики параметров солнечного ветра 2. Применяемые данные и описание инструмента В настоящем исследовании применена нейронная сеть Элмана, содержащая дополнительный слой нейронов (контекстные нейроны), обеспечивающий «внутреннюю память» о предыстории восстанавливаемого динамического процесса [Бархатов и Ревунов, 2010]. Разрабатываемая ИНС относится к классу так называемых рекуррентных сетей с обратным распространением ошибки и включенной петлей обратной связи, исходящей из скрытого слоя (см. рис. 1). Большинство решаемых прогностических задач или задач по восстановлению рядов данных доводятся до конечного результата благодаря использованию именно таких нейронных сетей [Barkhatov et al., 2004]. В качестве входных последовательностей нейросетевой модели, использованы два параметра - Bz компонента ММП и интегральный параметр £[N*V2], учитывающий предысторию процесса накачки кинетической энергии солнечного ветра в магнитосферу в течение 2-3 часов в рамках 60 минутных окон (здесь N и V - плотность и скорость солнечного ветра, соответственно). Единственный выходной нейрон генерирует последовательность восстанавливаемых значений AL индекса. Входной Скрытый Выходной слой слой нейрон а ,~ 3 _ I л БI £ ® i 2 . 1 I Рисунок 1. Применяемая архитектура ИНС Элмана. Объективная оценка качества восстановления AL индекса выполнялась путем вычисления классического коэффициента корреляции R и коэффициента эффективности восстановления РЕ между реальными (целевыми) и сгенерированными нейронной сетью значениями. Эффективность восстановления РЕ вычислялась по формуле [Barkhatov et al., 2004]: РЕ = 1 - •100%, / / = 1,2 ,...N где Т ц - целевое (реально зарегистрированное) значение для сопоставления с выходом для Ц -го примера во входной последовательности, О ц - значение / / -го выхода ИНС для /1 -го примера входной последовательности, ( Г ) - среднее по всем целевым значениям выхода ИНС, N - число точек целевого процесса. Таким образом, под эффективностью восстановления понимается единица, уменьшенная на величину средней относительной вариации, которая в свою очередь является отношением среднеквадратичной ошибки к дисперсии целевого процесса. Численные эксперименты выполнялись на 1-минутных данных AL, Bz, N, V, полученных с узла CDAWeb ( http://cdaweb.gsfc.nasa.govГ) в интервалы магнитосферных бурь различной интенсивности зарегистрированных по показаниям AL индекса в ноябре-январе 1995-2013 гг. Условия отбора событий следующие: 1) временной интервал от предыдущего возмущения не менее 3-х часов; 2) диапазон амплитуд индекса AL должен соответствовать критерию 250 nT< |AL| < 1500 nT; 3) длительность суббури< 3 часов' 4) критерий окончания возмущения время UT, когда возмущение |AL| < 0.2 max|AL|. 3. Результаты нейросетевых численных экспериментов по восстановлению динамики AL индекса Эффективность предлагаемого подхода продемонстрирована на численных нейросетевых экспериментах по восстановлению динамики AL-индекса по параметрам солнечного ветра и ММП в периоды развития