Un model de prognoză a fluxului de electroni relativist geosincron bazat pe rețea neuronală - Ling - 2010 -
Atmospheric and Environmental Research, Inc., Lexington, Massachusetts, SUA
Grupul 95, Laboratorul MIT Lincoln, Lexington, Massachusetts, SUA
Direcția vehiculelor spațiale, Laboratorul de cercetare a forțelor aeriene, Hanscom AFB, Massachusetts, SUA
Institutul de Cercetări Științifice, Boston College, Chestnut Hill, Massachusetts, SUA
Atmospheric and Environmental Research, Inc., Lexington, Massachusetts, SUA
Grupul 95, Laboratorul MIT Lincoln, Lexington, Massachusetts, SUA
Direcția vehiculelor spațiale, Laboratorul de cercetare a forțelor aeriene, Hanscom AFB, Massachusetts, SUA
Institutul de Cercetări Științifice, Boston College, Chestnut Hill, Massachusetts, SUA
Abstract
[1] S-a dezvoltat un model de rețea neuronală multistrat care transmite fluxul de electroni> 2 MeV la orbita geosincronă. Modelul folosește ca intrare 10 zile consecutive ale valorilor istorice ale fluxului de electroni și 7 zile consecutive ale valorilor zilnice însumate ale indicelui Kp planetar cu doi neuroni într-un singur strat ascuns. Se discută despre dezvoltarea modelului în care sunt investigate dimensiunea intervalului stabilit de antrenament și perioada de recalificare. Problemele asociate cu saturația neuronilor care limitează capacitatea rețelei de a se generaliza se arată că sunt ocolite printr-un regim zilnic de recalificare. Modelul de performanță a fost evaluat pentru perioada 1998-2008 și comparat cu rezultatele produse de modelul REFM. Modelul rețelei neuronale este demonstrat că funcționează destul de bine în raport cu modelul REFM pentru această perioadă de timp, producând eficiențe medii de predicție pentru intervale de testare de 6 luni de 0,71, 0,49 și 0,31 pentru prognozele de 1 zi, 2 zile și 3 zile, respectiv.
1. Introducere
[2] Este bine cunoscut faptul că radiația particulelor încărcate este în detrimentul operațiunilor navelor spațiale [ Shea și Smart, 1998]. În plus față de pericolele pentru sănătate pe care le prezintă călătorii spațiali de mediul cu radiații, componentele electronice ale navei spațiale pot fi deteriorate, ducând la pierderea temporară sau chiar completă a funcției [ Reagan și colab., 1983; Wrenn, 1995]. Anticiparea ocaziilor în care nivelurile de radiații din jurul unei nave spațiale pot provoca probleme este un pas necesar în dezvoltarea unei strategii de protejare a activelor spațiale. Mediul de radiații de pe orbita geosincronă (GEO) prezintă un interes deosebit datorită numărului mare de sateliți care populează această regiune. Prin urmare, s-au făcut multe încercări de a prognoza fluxul de electroni cu energie ridicată la GEO [ Nagai, 1988; Baker și colab., 1990; Koons și Gorney, 1991; Stringer și colab., 1996; Nagai și colab., 1999; Li și colab., 2001; Lee, 2004; Rigler și colab., 2004; Ukhorskiy și colab., 2004; Miyoshi și Kataoka, 2008; Turner și Li, 2008]. Metodele utilizate în aceste modele de prognoză variază de la modele de date statistice, cum ar fi filtre de predicție liniară și rețele neuronale, la modele bazate pe fizică caracterizate prin difuzie radială.
2. Cadrul teoretic
2.1. Algoritm de model și de formare
2.2. Prelucrarea datelor
[5] Înainte de instruirea rețelei, au fost luate măsuri specifice pentru a se asigura că datele au fost într-o formă adecvată pentru prezentarea în rețea. Printre caracteristicile dorite ale datelor se află proprietatea că variațiile locale ale valorilor mici ale datelor nu ar trebui să fie mai puțin semnificative decât variațiile locale la valori mari ale datelor. Pentru datele fluxului de electroni (care trebuie descrise în detaliu în secțiunea 3), acest lucru a fost realizat într-o mare măsură luând logaritmul datelor. Lacunele din date au fost completate utilizând o schemă de interpolare polinomială de ordinul doi pentru dezvoltarea modelului.
2.3. Constrângeri ale structurii rețelei
3. Date
[8] Două seturi de date au fost utilizate în dezvoltarea modelului rețelei neuronale, și anume> 2 MeV GOES date de flux de electroni și date de index planetare Kp [ Mayaud, 1980], ambele disponibile de pe site-ul Web Space Physics Interactive Data Resource (SPIDR) (http://spidr.ngdc.noaa.gov/spidr/) operat de Centrul Național de Date Geofizice (NGDC). Mediile zilnice ale datelor fluxului de electroni au fost obținute pentru fiecare satelit GOES și datele indexului Kp de 3 ore au fost însumate pentru a obține o valoare totală zilnică. Figura 2 arată disponibilitatea datelor de flux de electroni> 2 MeV de la SPIDR pentru sateliții GOES încă de la începutul programului GOES. Dezvoltarea modelului realizată de Ling [2000] a utilizat datele GOES până la sfârșitul anului 1997.
| GOES 8 | GOES 9 | 0,935 | −0.224 | 0,0353 |
| GOES 8 | GOES 10 | 0,963 | −0,350 | 0,0646 |
| GOES 8 | GOES 11 | 0,943 | 0,048 | 0,00613 |
| GOES 8 f f Normalizarea de la 1 mai 1995 la 30 iunie 2006. | GOES 12 | 1,03 | −0.260 | |
| GOES 10 f f Normalizarea de la 1 mai 1995 la 30 iunie 2006. | GOES 12 | 1,07 | 0,0937 | 0,0476 |
| GOES 8 y g Normalizarea de la 1 iulie 2006 la 31 decembrie 2008. | GOES 12 | 1,05 | −0,720 | |
| GOES 10 g g Normalizarea de la 1 iulie 2006 la 31 decembrie 2008. | GOES 12 | 1,09 | −0,384 | 0,0693 |