N.A. Barkhatov, A.E. Levitin, E.A. Revunova

Аннотация

Работа посвящена развитию нейросетевой классификации космических погодных комплексов, в том числе информация о типе солнечной энэргии, характеристики беспокойства солнечных потоков (параметры солнечного ветра и межпланетные компоненты магнитного поля) и параметров его геомагнитных манифестаций в форме динамики Dstindex. Как результат выполняемых числовых экспериментов основные комплексы космической погоды, устанавливая соединение между видами солнечных потоков и геомагнитными беспокойствами различных интенсивностей, распределены. Распределенные комплексы позволят осуществление анализа и спецификации влияют на Земляную магнитосферу плазменных потоков от различных солнечных источников, и как, предвидя геомагнитных условий.

1 Введение

Классификация космических погодных комплексов имеет прямое отношение к учреждению причинного связываются между солнечной деятельностью и геомагнитными беспокойствами. Основная трудность в его создании - потребность включать информацию о характеристиках беспокойства солнечных потоков и параметров их последующих геомагнитных манифестаций.

Сейчас как результат переноса вне многочисленных исследований [Tsurutani и другой., 1995; Иванов, 1996; Yermolaev, и другой., 2009] основные виды солнечных плазменных потоков и их видных особенностей установлены. К ним несут: футляр(HCS) heliospheric водотока, поток от коронарных заголовков, потоки нити, быстроходные потоки от коронарных дыр(HSS) и региона corotation взаимодействия перед ними(CIR), а также коронарные массовые изгнания(СМЕ).

В движении от Солнечный СМЕs часто берут форму закрыл структуры с оригинальным поведением плазменного и магнитного поля у них - магнитные облака(МС). Спасибо к специфическому спиральному распространению магнитного поля в МС они - одна из наиболее геоэффективных плазменных структур в солнечном ветре. Поскольку CME/МЕГАГЕРЦ скоростей обычно выше скорости тихого солнечного ветра перед ними Потрясение и Футляр - регион с острым изменением всех межпланетных средних параметров есть часто формировал. Каждый вид солнечного потока характеризует специфический dynamic параметров(PSW) солнечного ветра и межпланетных компонентов магнитного поля(МВФ), это позволяет осуществление их отождествления в межпланетном пространстве.

Несмотря на исчерпывающие данные на солнечном ветре течет однородную стандартную классификацию, в том числе как вид солнечного источника, характеристики плазменного потока, и параметров его геомагнитных манифестаций до того, как сейчас не создан.

Большинство исследований плазменных потоков осуществляются без аттракциона данных на их геомагнитных манифестациях [Иванов, 1996; Vennerstroem, 2001; Echer и Gonzalez, 2004]. Попытайтесь выполнить нервную сетевую классификацию космических погодных комплексов принимая во внимание указанный выше факторов был предпринят в работе [Barkhatov, и другой., 2006]. Нервный сетевой подход для решения проблем классификации перспективен. Нервный сетевой подход делает это возможным разделением входных изображений в установленном числе классов на основании нелинейной корреляции, обрабатывающей экспериментальных данных и, чтобы заявить количественную оценку результатов. В настоящей работе как классификация обрабатывают нейронную сеть, на которой входные характеристики беспокойства солнечного потока, - плотность солнечного ветра, скорость солнечного ветра, среднее значение межпланетного вектора магнитного поля и его компонентов было использовано.

Как бы здесь геомагнитные штормы ни делили на интенсивности Dst-index на слабом, сдержанного и сильного рассматривались только.

Основное условие успешной работы нейронной сети классификации - потребность подчиниться на вкладе равного события продолжительности. В работе [Barkhatov, и другой., 2006] эту проблему решило искусственное продолжение коротких магнитных штормов до размеров самого длинного. Кроме, в работе большой номер ценностей во входном сигнале, который усложняет работу нейронной сети, был использован. Все это нужно отразить по качеству общепринятых результатов.

В настоящей работе содержит развитие нервного сетевого метода, ибо классификация космических погодных комплексов, включающих информацию относительно характеристик беспокойства солнечного потока и его геомагнитных манифестаций, не ограничила тип и продолжительность геомагнитного беспокойства. Здесь путь представления начальных данных, позволил сократить номер ценностей у них, изменен. Также набор входных параметров за счет МВФ компонентов Бакалавра наук жителя юга дополнения, температуры, динамичная pressure и электрическая область солнечного ветра расширена.

В основе осуществляющегося классификация космических погодных комплексов помещается на анализе фаз коммуникации внезапного начала и главных фаз геомагнитных штормов с динамика PSW и МВФ, возмущающим поток. Так как известно, что точно самые интенсивные физические процессы в магнитосфере, соединил с прибытием возмущающий солнечный поток с Землей [Gonzalez и другой., 1994].

2 Анализ геомагнитных беспокойств, учреждение их солнечных источников и соответственных видов

Классификации плазменных потоков космических погодных комплексов осуществлялось на данных часа спутниковой системы OMNI о PSW и Классификации космических погодных комплексов принимая во внимание характеристики беспокойства солнечного потока и его геомагнитных параметров беспокойства 107 МВФ за 2000-2007. Рассматривается 50 изолированными геомагнитными беспокойствами глобальной переменной низких уровневых шумов различных интенсивностей с продолжительностью более чем шесть часов, установил на Dst-index dynamic.

Согласно стандартным геомагнитным беспокойствам подхода были делил на интенсивности на слабых(- 50 <Dst <- 20 nT), умеренных(- 100 <Dst <- 50 nT), сильных(- 200 <Dst <- 100 nT) и экстремальных штормах(Dst <- 200 nT) [Gonzalez и другой., 1994]. Ибо расширение проанализированных типов событий в исследовательском магнитном беспокойстве, для которого, наблюдалось только увеличение Dst-index, вызванного прямым, влияют солнечного потока на Земляной магнитосфере(DCF) были добавлены. Для отобранного геомагнитного разделения беспокойств под формируют variation Dst на внезапной фазе начала на "классических" one-step штормах, "неклассических" two-step штормах, беспокойство только с возрастают Dst-index и с возрастают и незначащее последующее снижение(- 20 <Dst <0 nT) исчерпалось перевозку.