ニューラルネットワーク法による宇宙環境擾乱予報
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概要
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地球前方0.01AUのラグランジュ点にあるACE人工惑星で観測した太陽風パラメタを用いて、衛星通信回線及び地球周辺プラズマ中の電波伝搬に甚大な被害を与える磁気嵐の指数Dstを、リアルタイム予測運用の実装プログラムを製作した。エルマン型ニューラルネットワーク法を採用した。学習データは1979-1982年にISEE-3人工惑星で観測された太陽風パラメタの時系列を用いた。太陽風の南向き磁場、密度、速度を学習させたモデルを、磁場のX、Y成分と絶対値を付け加えた6入力モデルと比較した。主として嵐の区間を集めた4083時間の3成分学習学習データによるモデルWA3と、静穏時及び中規模擾乱期を多く取り入れた12, 413時間の予測モデルWQ3の結果を比べると、WA3はWQ3より嵐の大きさ等を良く予測するが、静穏時の予測が甘い。6成分学習データによるモデルは期待した程の改善は見られなかった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-10-24
著者
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