KFU. Card publication. НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЭКВАТОРИАЛЬНОЙ АНОМАЛИИ ПО ДАННЫМ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ ИОНОСФЕРЫ

KAZAN
FEDERAL UNIVERSITY

- RUS
- 中文
- ES

НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЭКВАТОРИАЛЬНОЙ АНОМАЛИИ ПО ДАННЫМ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ ИОНОСФЕРЫ

Form of presentation

Articles in Russian journals and collections

Year of publication

2021

Authors, employees of KFU

Maslennikova Yuliya Sergeevna, author

Bibliographic description in the original language

NEYROSETEVOE PROGNOZIROVANIE DINAMIKI EKVATORIALNOY ANOMALII PO DANNYM POLNOGO ELEKTRONNOGO SODERZhANIYa IONOSFERY

Annotation

ТЕХНИКА РАДИОСВЯЗИ

Keywords

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ПОЛНОЕ ЭЛЕКТРОННОЕ СОДЕРЖАНИЕ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ГЛАВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ, ЭКВАТОРИАЛЬНАЯ АНОМАЛИЯ

Place of publication

Омск

The name of the journal

ТЕХНИКА РАДИОСВЯЗИ

Publishing house

Омский научно-исследовательский институт приборостроения

Please use this ID to quote from or refer to the card

https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=290655&p_lang=2

Full metadata record

Field DC	Value	Language
dc.contributor.author	Maslennikova Yuliya Sergeevna	ru_RU
dc.date.accessioned	2021-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2021-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2021	ru_RU
dc.identifier.citation	НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЭКВАТОРИАЛЬНОЙ АНОМАЛИИ ПО ДАННЫМ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ ИОНОСФЕРЫ	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=290655&p_lang=2	ru_RU
dc.description.abstract	ТЕХНИКА РАДИОСВЯЗИ	ru_RU
dc.description.abstract	Представлен метод прогнозирования динамики экваториальной аномалии на основе совместного использования анализа главных компонент и искусственных нейронных сетей. Модель прогнозирования разработана с использованием глобальных карт полного электронного содержания ионосферы за период с 2001 по 2018 г. Показано, что при правильном центрировании глобальных карт и учете доминирующих периодичностей ключевой вклад в дисперсию флуктуаций данных полного электронного содержания вносит экваториальная аномалия. Рассмотрены несколько методов нейросетевого предсказания, которые обучались независимо для каждой компоненты разложения. Подход на основе гибридной модели, состоящей из сверточной сети и сети с долгой краткосрочной памятью с предварительным анализом главных компонент, уменьшил ошибку прогнозирования карт полного электронного содержания на 2 часа вперед более чем в 4 раза по сравнению с прогнозированием исходных карт методом линейной регрессии.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.publisher	Омский научно-исследовательский институт приборостроения	ru_RU
dc.subject	НЕЙРОННЫЕ СЕТИ	ru_RU
dc.subject	ПОЛНОЕ ЭЛЕКТРОННОЕ СОДЕРЖАНИЕ	ru_RU
dc.subject	ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ	ru_RU
dc.subject	ГЛАВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ	ru_RU
dc.subject	ЭКВАТОРИАЛЬНАЯ АНОМАЛИЯ	ru_RU
dc.title	НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЭКВАТОРИАЛЬНОЙ АНОМАЛИИ ПО ДАННЫМ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ ИОНОСФЕРЫ	ru_RU
dc.type	Articles in Russian journals and collections	ru_RU