Применение методов машинного обучения для прогнозирования магнитных бурь

Человечество давно ощущало потребность в точном прогнозе магнитных бурь из-за их прямого воздействия на космическое оборудование, технологии и живые организмы. Цель этой работы – исследование различных подходов, основанных на методах машинного обучения, для решения задачи прогноза магнитных бурь. В этой работе будет предложена структура эксперимента, которая может привести к решению, превосходящее по качеству результаты, достигнутые предыдущими исследованиями. Эта задача рассматривается как задача прогноза временного ряда с Dst (Disturbance Storm Time) индексом в качестве целевой переменной. В исследовании используются понятия многослойных персептронов, LSTM, гауссовских процессов, а также их применение для решения задачи прогнозирования индекса Dst. Ключевые слова – прогноз магнитных бурь; Dst индекс; Нейронная сеть; LSTM; Гауссовский процесс; Временной ряд. Работа содержит 34 страницы, 4 главы, 26 рисунков, 3 таблицы, 31 источник.