КФУ. Карточка публикации. НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЭКВАТОРИАЛЬНОЙ АНОМАЛИИ ПО ДАННЫМ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ ИОНОСФЕРЫ

КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

RUS

- EN
- 中文
- ES

НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЭКВАТОРИАЛЬНОЙ АНОМАЛИИ ПО ДАННЫМ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ ИОНОСФЕРЫ

Форма представления

Статьи в российских журналах и сборниках

Год публикации

2021

Авторы, сотрудники КФУ

Масленникова Юлия Сергеевна, автор

Библиографическое описание на языке оригинала

Аннотация

ТЕХНИКА РАДИОСВЯЗИ

Ключевые слова

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

Место издания

Омск

Название журнала

ТЕХНИКА РАДИОСВЯЗИ

Издательство

Омский научно-исследовательский институт приборостроения

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку

https://repository.kpfu.ru/?p_id=290655

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Масленникова Юлия Сергеевна	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/?p_id=290655	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	Статьи в российских журналах и сборниках	ru_RU