Актуальність теми
У даний час кількість факторів, на які космічна погода має великий вплив швидко зростає. Цей ріст обумовлено, як збільшенням кількості електронного обладнання, що виводиться на навколоземну орбіту, так і зростаючою кількістю чутливого до електромагнітних коливань наземного обладнання, включаючи навіть звичайні електромережі.
На даний момент методи, що використовуються для передбачення космічної погоди мають велику кількість обмежень пов’язаних з невисокою точністю та обмеженим горизонтом прогнозу.
Мета і задачі дослідження
Структурно-параметрична ідентифікація NARMAX моделі. Розробка алгоритму прогнозування геомагнітного Dst індексу.
Створення функціональної структури програмного забезпечення для автоматизації процесу ідентифікації та її реалізація.
Об'єкт дослідження – NARMAX моделі для прогнозування космічної погоди.
Предмет дослідження – космічна погода.
Методи дослідження
Математичне моделювання, оптимізація та порівняльний аналіз.
Наукова новизна одержаних результатів
Запропоновано новий метод структурно-параметричної ідентифікації NARMAX моделей. Він дозволяє покращити точність прогнозу через зменшення ступеню поліному моделі. Також використання цього методу дозволяє збільшити горизонт прогнозу до 5-6 годин.
Розроблена NARMAX модель типу «вхід-вихід», що базується на описаному методі та включає у себе прогнозування Dst індексу з використанням даних про швидкість сонячного вітру та південної компоненти магнітного поля.
Обґрунтована структура програмного забезпечення для автоматичної структурно- параметричної ідентифікації моделі прогнозування космічної погоди на основі викладених методів. За цією структурою було розроблено програмне забезпечення на основі Python з використанням бібліотек mathplotlib та numpy.
Практична цінність одержаних результатів полягає в тому, що результуюча NARMAX модель дозволяє отримувати більш точний прогноз на більшому відрізку часу.
Структура та обсяг дисертації.
Магістерська дисертація складається з чотирьох розділів.
Для вирішення поставленої задачі у першому розділі атестаційної роботи викладено сфери застосування результатів передбачення космічної погоди. Проведено аналіз сучасних способів ідентифікації моделей та існуючих способів прогнозування. Окреслено принципи роботи досліджуваних методів прогнозування та їх ефективність.
У другому розділі роботи визначено основні математичні та алгоритмічні засоби, на яких базується викладений метод структурно-параметричної ідентифікації, визначено існуючі джерела експериментальних даних.
У третьому розділі обґрунтовуються засоби розробки та розглядаються особливості їх використання. Також описується функціональна структура розробленого програмного забезпечення. Описана логіка його взаємодії з джерелами експериментальних даних та його інтерфейс для отримання результатів роботи.
У четвертому розділі подані результуючі NARMAX моделі та порівняльні результати їх роботи. Подане порівняння по ефективності прогнозування з стандартними методами ідентифікації моделі.Actuality of theme
Currently, the number of factors that are greatly influenced by space weather is growing rapidly. This growth is due to both the increase in the number of electronic equipment launched into orbit and the growing number of sensitive to electromagnetic oscillations ground equipment, including even conventional power grids.
Currently, the methods used to predict space weather have a number of limitations due to low accuracy and limited forecast horizon.
The purpose and objectives of the study
Structural and parametric identification of the NARMAX model. Development of a geomagnetic Dst index prediction algorithm.
Creating a functional structure of software to automate the identification process and its implementation.
The object of study - NARMAX models for forecasting space weather.
The subject of research - space weather.
Research methods
Mathematical modeling, optimization and comparative analysis.
Scientific novelty of the obtained results
A new method of structural-parametric identification of NARMAX models is proposed. It improves the prediction accuracy by reducing the degree of the polynomial model. Also, the use of this method allows you to increase the forecast horizon to 5-6 hours.
An NARMAX input-output model has been developed based on the described method and includes Dst index prediction using data on the solar wind speed and the southern component of the magnetic field.
The structure of the software for automatic structural-parametric identification of the model of space weather forecasting on the basis of the stated methods is substantiated. Python-based software using the mathplotlib and numpy libraries was developed using this structure.
The practical value of the obtained results is that the resulting NARMAX model allows to obtain a more accurate forecast over a longer period of time.
The structure and scope of the dissertation.
The master's dissertation consists of four sections.
To solve this problem in the first section of the certification work outlines the scope of application of the results of space weather forecasting. The analysis of modern methods of model identification and existing methods of forecasting is carried out. The principles of operation of the studied forecasting methods and their efficiency are outlined.
In the second section of the work the basic mathematical and algorithmic means on which the stated method of structural-parametric identification is based are defined, the existing sources of experimental data are defined.
The third section substantiates the means of development and considers the features of their use. The functional structure of the developed software is also described. The logic of its interaction with experimental data sources and its interface for obtaining work results are described.
The fourth section presents the resulting NARMAX models and comparative results of their work. A comparison of forecasting efficiency with standard model identification methods is presented
