使用NARX神经网络预测包括最近的2015年圣帕特里克节风暴在内的太阳活动周期24中的SYMH和ASHY指数的地磁风暴
摘要：利用人工神经网络（ANN）对SYMH和ASYH指数进行预测模型的开发研究 利用人工神经网络（ANN）对预测不规则磁层/电离层过程（如地磁暴和子暴）非常成功。SYMH和ASYH指数表示环电流的纵向对称和非对称分量。本研究尝试使用ANN开发这些指数的预测模型。环电流的状态取决于其过去的状态，因此必须考虑其历史记录进行预测。为了考虑这种效应，使用具有外部输入的非线性自回归网络（NARX）。该网络考虑30分钟的输入历史和120分钟的输出反馈。太阳风参数主要是速度、密度和星际磁场作为输入。使用1998-2013年地磁暴期间SYMH和ASYH指数（具有最小SYMH <-85 nT）作为两个独立网络的训练目标。我们呈现了太阳周期24期间9次地磁暴（包括2015年圣帕特里克节最大的暴风）期间SYMH和ASYH指数的预测结果。当前的预测模型在噪声水平内较好地再现了SYMH和ASYH指数的整个时间变化以及约10-30分钟的小波动，表明了星际源和磁层过去状态的显著贡献。因此，如果实时的上游太阳风数据可用，开发的网络可以提前约一小时预测SYMH和ASYH指数。然而，在主要暴风的主相期间，残差（观测值 - 模型值）较大，表明了磁层过程等内部因素的影响。
作者：Ankush Bhaskar and Geeta Vichare
论文ID：1703.10583
分类：Space Physics
分类简称：physics.space-ph
提交时间：2019-04-19