Идентификация моделей геомагнитной активности и прогнозирование космической погоды

• Published in: Проблемы управления и информатики
• Date: 2009
• Main Authors: Яценко, В.А., Черемных, О.К., Кунцевич, В.М., Семенив, О.В.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2009
• Subjects: Космический мониторинг
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/210630
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Идентификация моделей геомагнитной активности и прогнозирование космической погоды / В.А. Яценко, О.К. Черемных, В.М. Кунцевич, О.В. Семенив // Проблемы управления и информатики. — 2009. — № 6. — С. 114-124. — Бібліогр.: 26 назв. — рос.

Розглянуто проблему прогнозування геомагнітної активності на прикладі Dst-індексу. Для її розв’язання запропоновано використовувати нелінійну дискретну динамічну систему, отриману розкладом збурень в ряд за кореляційними функціями. Ідентифікація структури та параметрів моделі визначається розв’язанням відповідних задач математичного програмування на обмеженій, проте достатньо великій, множині стійких моделей. При ідентифікації структури моделі враховано припущення, що модель описує стан магнітосферноплазмового середовища, значною мірою обумовлений впливом на нього швидкості сонячного вітру та південної магнітної компоненти міжпланетного магнітного поля. Основний результат роботи — чисельне підтвердження існування єдиної стійкої моделі мінімальної складності, що забезпечує найкращий прогноз. The problem of geomagnetic activity prediction, on the example of Dst-index predicting, is discussed. To solve this problem it is suggested to use the nonlinear discrete dynamic system, which is received by perturbations decomposition by correlation functions series. The model structure and parameters identification is performed by solving mathematical programming problems of constrained, but sufficiently large set of stable models. The model structure identification is made with consideration of idea that model describes the state of magnetospheric plasma environment, which to a large extent is conditioned by solar wind speed and south magnetic component of the interplanetary magnetic field. The main result is the numeric proof of existing single model of minimal complexity that gives most accurate prediction.