Труды КНЦ (Естественные и гуманитарные науки вып.3/2025(4))

что использование длительной предыстории для D st позволяет несколько уменьшить MAE предсказания. Для ap такой зависимости нет, ошибка MAE даже несколько снижается с уменьшением длины предыстории, хотя не столь значительно, чтобы делать выводы. Субъективно же предсказание с длительной предысторией лучше описывает флуктуации ap -индекса порядка нескольких десятков часов. Известно, что включение в прогностическую модель дополнительной эмпирической информации улучшает прогноз. Так, в работе [13] для предсказания значений D st-индекса от 1 до 6 ч по параметрам солнечного ветра использована предыстория на 6 ч, однако для лучшего описания пиковых значений добавлена дополнительная ветвь в нейросети для значений D st > 6. Скрытый слой состоял из 20 нейронов. Также улучшения прогноза авторы добивались включением дополнительной информации — оценки поглощения из данных GPS. Комбинированная модель с использованием слоя LSTM выстроена в работе [14] для предсказания Xp-индекса на 3 ч вперёд по параметрам солнечного ветра и межпланетного магнитного поля по предыстории за 6 ч. В модели строятся отдельные ветви для условий магнитной бури и при её отсутствии. Использование дополнительных ветвей приводит к неплохому прогнозу, даже при небольшой предыстории. Заключение Описана реализация нейросетевого подхода с использованием слоев LSTM (Long Shot-Term Memory) к прогнозированию рядов индексов геомагнитной активности D st и ap. Использованы данные из базы OMNI за 2000-2023 гг. с часовым разрешением. По предыстории значений параметров солнечного ветра (Bz ММП, скорость Vtot, плотность Np) и индекса D st за 80 ч спрогнозированы следующие за ними 12 часовых значений D st и ap. Исследованы зависимости «средней абсолютной ошибки» предсказания модели от числа нейронов в скрытых слоях LSTM слоёв и длины предыстории в данных. Для моделирования оптимально использовать разные модели при числе нейронов скрытого слоя 18-24 (для Dst) и 30 -42 (для ap). Длина использованной предыстории в данных обусловливается рядом значений, которые предполагается использовать для прогноза. Сокращение предыстории ухудшает прогноз. Программы работают на сайте ПГИ1. Для оперативного прогноза данные по B z ММП, Vtot и Np в виде картинок загружаются с сайта2 и оцифровываются. Данные индекса Dst геомагнитной активности заимствованы с сайта World Data Center for Geomagnetism (Kyoto)3 [15]. Текущие значения ap доступны на сайте4, прогноз обновляется каждые 3 ч. Для лучшего предсказания маловероятных экстремальных значений предложено модифицировать набор выходных значений показательной функцией к более симметричному виду. Для дальнейшего улучшения прогноза в последующих работах в сеть можно ввести дополнительные ветви, использующие добавочную эмпирическую информацию. Список источников 1. Шубин В. Н., Деминов М. Г. Глобальная динамическая модель критической частоты F2-слоя ионосферы // Геомагнетизм и аэрономия. 2019. Т. 59, № 4. C. 461-473. 2. Vorobjev V. G., Yagodkina O. I., Katkalov Y. Auroral Precipitation Model and its applications to ionospheric and magnetospheric studies // J. Atm. S-Terr. Phys. 2013. Vol. 102 (9). Р. 157-171. 3. Burton R. K., McPherron R. L., Russel C. J. An empirical relationship between interplanetary conditions and Dst // Geophys. Res. 1975. Vol. 80. Р. 4204-4214. 4. Дремухина Л. А., Лодкина И. Г., Ермолаев Ю. Связь параметров солнечного ветра разных типов с индексами геомагнитной активности // Космические исследования. 2018. Т. 56, № 6. С. 410-419. Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Естественные и гуманитарные науки. 2025. Т. 4, № 3. С. 56-65. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Natural Sciences and Humanities. 2025. Vol. 4, No. 3. P. 56-65. 1URL: http://aurora.pgia.ru/AI/?id=dst_pred (дата обращения: 15.10.2024). 2URL: https://lasp.colorado.edu/space_weather/dsttemerin/ (дата обращения: 15.10.2024). 3URL: http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp (дата обращения: 15.10.2024). 4URL: https://www-app3.gfz-potsdam.de/kp_index/Kp_ap_nowcast.txt (дата обращения: 15.10.2024). Козелов Б. В., 2025 63