ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦИКЛІЧНИХ КОМПОНЕНТ ЧАСОВИХ РЯДІВ ЗНАЧЕНЬ ІНДЕКСУ ГЕОМАГНІТНОЇ АКТИВНОСТІ DST З ВИКОРИСТАННЯМ СИНГУЛЯРНОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛІЗУ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.25.8244Ключові слова:
сингулярний спектральний аналіз, оцінка якості прогнозування, методи прогнозування, часовий ряд, компоненти ряду, геомагнітна активність, Dst-індексАнотація
У статті розв’язується задача прогнозування циклічних компонент часового ряду значень індексу геомагнітної активності та оцінювання якості отриманого прогнозу. Для прогнозування динаміки зміни Dst-індексу запропоновано використовувати методи сингулярного спектрального аналізу. Проведено сингулярний розклад усередненого ряду, відтворено його декілька разів за різною кількістю компонент, на різну кількість кроків та з використанням передісторії різної довжини, та прогнозування відтвореного ряду на визначену кількість кроків. За допомогою середньої відносної похибки прогнозу було оцінено якість прогнозування в залежності від різних керуючих параметрів, обрано оптимальні значення. На прикладі ряду перевірена ефективність обраного методу прогнозування. Для циклічної компоненти, що повільно змінюється, отримано прогноз хорошої якості.
Посилання
Виноградская, А. А Предельные возможности долгосрочного прогноза погоды по архивным данным / А. А. Виноградская, Н. Е. Зимин, Д. М. Сонечкин // Метеорология и гидрология. — 1990. — № 10. — С. 5–12.
Лычак М. М. Циклы солнечной активности и вызванных ими геофизических эффектов, их анализ и прогнозирование / М. М. Лычак // Космическая наука и технология, 2008. — Том 14, № 6. — 39–51 с.
Лоренц Э. Предсказуемость климата / Э. Лоренц // В кн.: Физические теории климата и его моделирования. — Л.: Гидрометеоиздат, 1977. — С. 137–141.
Парновский А. С. Индуктивное прогнозирование планетарного геомагнитного индекса Kp / А. С. Парновский, А. Ю. Полонская // Індуктивне моделювання складних систем: зб. наук. пр. — К. : МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2011. — Вип. 3. — С. 135–144.
Kugblenu S. Prediction of the geomagnetic storm associated Dst index using an artificial neural network algorithm / S Kugblenu., S. Taguchi, T. Okuzawa // Earth Planets Space, 1999. 51. — P. 307–313.
Watanabe S. et al. Prediction of the Dst index from solar wind parameters by a neural network method. Earth Planets Space, 2002. 54. — P. 1263–1275.
Семенив О. В. Оптимизационный подход к прогнозированию космической погоды. Проблемы управления и информатики / О. В. Семенив, 2008. (4). — С. 115–130.
Черемных О. К. Нелинейные динамико-информационные модели магнитосферы для прогнозирования космической погоды / О. К. Че-ремных, В. И. Сидоренко, В. А. Яценко // Космічна наука і технологія, 2008. 14(1). — С. 77–84.
Парновский А. С. Прогнозирование Dst ин-декса методом линейного регрессионного анализа / А. С. Парновский // Космічна Наука і Технологія, 2008. 14(3). — С. 48–54.
Исследование геодинамических рядов методом главных компонент / В. Л. Горшков, Н. О. Миллер, Н. Р. Персияниновa, Е. Я. Прудниковa. — Изв. ГАО, 2000. — № 214. — С. 173–180.
Исследование основных составляющих в движении полюса Земли / В. Л. Горшков, М. В. Воротков, Н. О. Миллер, Е. Я. Прудниковa. — Изв. ГАО, 2002 — № 216. — С. 406–414.
Горшков В. Л. О методах прогнозирования в геодинамике / В. Л. Горшков. — Изв. ГАО РАН, 2004. — № 217. — С. 365–378.
Кременецький І. О. Космічна погода: механізми і прояви; за ред. д-ра фіз.-мат. наук О. П. Федорова / І. О. Кременецький, О. К. Черемних. — К.: Наук. думка, 2009. — С. 78.
Фізика космосу. Маленька енциклопедія; за ред. Р. А. Сюняева. — М. : Сов. енциклопедія, 1986. — С. 112.
