Разработка нейросетевых алгоритмов анализа многомерных временных рядов и их применение при исследовании солнечно-земных связей

Оглавление
Введение
Актуальность
Цель работы
Основные задачи
Научная новизна
Научная и практическая значимость работы
Основные положения, выносимые на защиту
Апробация
Краткое содержание диссертации
Раздел 1 Обзор литературы но искусственным нейронным сетям Подраздел 1.1 Многослойный персептрон МСП
Подраздел 1.2 Нейросетевые комплексы
Раздел 2 Иерархический нейросетевой комплекс для анализа многомерных временных рядов
Подраздел 2.1 Описание построения иерархического нейросетевого комплекса
Подраздел 2.2 Результаты применения разработанного нейросетевого комплекса для анализа модельных временных рядов
Подраздел 2.3 Методики определения значимых переменных при нейросетевом прогнозировании
Раздел 3 Обзор литературы по исследованию солнечноземных
связей
Подраздел 3.1 Исследования солнечноземных связей
Подраздел 3.2 Космофизические данные, используемые для
исследования солнечноземных связей
Подраздел 3.3 Алгоритм обработки изображений Солнца для
представления информации о геоэффективных объектах в
компактном виде
Раздел 4 Рекуррентные потоки высокоскоростного солнечного
ветра СВ и их зависимость от размеров и местоположения
корональных дыр КЛ
Подраздел 4.1 Сравнение размеров КД, рассчитанных по
изображениям Солнца, полученным в различных диапазонах длин
Подраздел 4.2 Однопараметрическое представление зависимости
среднесуточной скорости СВ от размера низкоширотных КД, на
различных фазах летнего солнечного цикла
Подраздел 4.3 Среднесрочное прогнозирование скорости СВ и
радиального магнитного поля в период спада летнего
солнечного цикла по нескольким кэррингтоновским оборотам
Раздел 5 Результаты применения разработанного иерархического
нейросетевого комплекса для исследования солнечноземных
Подраздел 5.1 Нейросетевое прогнозирование среднесуточной скорости рекуррентных потоков СВ на околоземной орбите
Подраздел 5.2 Сравнение полученных в диссертации результатов прогнозирования скорости СВ с данными, полученными другими методами
Подраздел 5.3 Краткий обзор результатов прогнозирования геомагнитного ИЭТ индекса
Подраздел 5.4 Применение разработанного нейросетевого комплекса для прогнозирования геомагнитного ЭБТ индекса
Подраздел 5.5 Определение значимых переменных при нейросетевом прогнозировании геомагнитного ББТ индекса
Заключение
Основные результаты и выводы работы
Список литературы