Home

Данный проект посвящён автоматическому прогнозированию космической погоды, а именно - динамики потоков солнечных протонов на геостационарной орбите. В качестве прогнозирующей системы используется нейронная сеть на основе двухслойного персептрона.

Цель работы: оперативное прогнозирование динамики потока протонов СКЛ (с возможностью неточного прогноза в момент возрастания потока).

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

• Сформирована выборка данных для обучения сети (подробнее - стр. Wiki "Обработка данных & отбор СПС")
• Создана и натренирована нейронная сеть (стр. Wiki "Прогнозирование потока протонов")

Прогноз осуществляется по следующим данным:

• Поток протонов GOES https://satdat.ngdc.noaa.gov/sem/goes/data/new_avg/
• Дополнительные параметры: Dst-индекс http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp/dstae/index.html
  (+ |B|, Bz http://www.srl.caltech.edu/ACE)
  

Горизонт прогноза: 1-6ч.

Полный текст моей дипломной работы: см. "ДИПЛОМ.pdf" + "КаталогСПС-24цикл.pdf"
Презентация проекта: см. "презентация_проекта.zip"