論文の概要: Multi-Hour Ahead Dst Index Prediction Using Multi-Fidelity Boosted Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12571v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 10:38:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 18:39:41.886268
• Title: Multi-Hour Ahead Dst Index Prediction Using Multi-Fidelity Boosted Neural Networks
• Title（参考訳）: 多階層ブーストニューラルネットワークを用いたマルチ時間ヘッドドスト指数予測
• Authors: A. Hu, E. Camporeale, B. Swiger
• Abstract要約: 外乱嵐時(Dst)指数は、リング電流強度のプロキシとして広く使用されている。 1時間から6時間のリードタイムで$Dst$を予測する新しいモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Disturbance storm time (Dst) index has been widely used as a proxy for the ring current intensity, and therefore as a measure of geomagnetic activity. It is derived by measurements from four ground magnetometers in the geomagnetic equatorial regions. We present a new model for predicting $Dst$ with a lead time between 1 and 6 hours. The model is first developed using a Gated Recurrent Unit (GRU) network that is trained using solar wind parameters. The uncertainty of the $Dst$ model is then estimated by using the ACCRUE method [Camporeale et al. 2021]. Finally, a multi-fidelity boosting method is developed in order to enhance the accuracy of the model and reduce its associated uncertainty. It is shown that the developed model can predict $Dst$ 6 hours ahead with a root-mean-square-error (RMSE) of 13.54 $\mathrm{nT}$. This is significantly better than the persistence model and a simple GRU model.
• Abstract（参考訳）: 外乱嵐時間(dst)指数は、リング電流強度の指標として広く用いられており、それゆえ地磁気活動の指標となっている。 地磁気赤道領域の4つの地磁気センサの測定から導かれる。 1時間から6時間のリードタイムで$Dst$を予測する新しいモデルを提案する。 このモデルは、太陽風パラメータを用いて訓練されたGRU(Gated Recurrent Unit)ネットワークを用いて最初に開発された。 次に、ACCRUE法[Camporeale et al. 2021]を用いて、$Dst$モデルの不確実性を推定する。 最後に,モデルの精度を高め,それに伴う不確実性を低減するため,多相強化法を開発した。 開発されたモデルは、13.54$\mathrm{nT}$のルート平均二乗誤差(RMSE)を6時間前に予測できる。 これは永続化モデルと単純なGRUモデルよりもはるかに優れている。

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