Международный журнал роевого интеллекта и эволюционных вычислений

Абстрактный

Прогноз площади озоновой дыры на Северном и Южном полюсах Земли от Marvel Interface

Сиддхешвар Чопра*, Дипти Ядав, Ану Нагпал Чопра

В этой статье рассматривается возможность прогнозирования площади озоновой дыры (максимальной площади) на Северном и Южном полюсах с использованием искусственной нейронной сети (ИНС) и последующей разработки сети прогнозирования с использованием графического пользовательского интерфейса (ГИП) под названием MARVEL. Для прогнозирования разработаны две модели: a) прогнозирование площади озоновой дыры на Северном полюсе и b) прогнозирование площади озоновой дыры на Южном полюсе. Для обеих моделей в качестве входных параметров используются год, месяц, дата, площадь солнечных пятен, количество солнечных пятен и среднее магнитное поле Солнца. Здесь для обучения используются данные за более чем 35 лет, а затем прогнозы делаются с 23 ноября 2015 года по 30 сентября 2016 года. Сеть прогнозирования (MARVEL) разработана для впитывания свойств ИНС. Она может обучаться с использованием самых последних данных, доступных пользователю, а затем делать будущие прогнозы на короткие (один день) и длинные (месяцы, годы) периоды соответственно. Из результатов следует, что средняя квадратичная ошибка (MSE) для модели 1 и модели 2 составляет 6,7166 DU и 0,3582 DU соответственно. Можно сделать вывод, что при 30 числах нейронов и входных и выходных передаточных функциях в виде касательной сигмоиды и чисто линейной, а также при наличии одного скрытого слоя, прогнозы сети прогнозирования правдоподобны и заметно близки к фактическим наблюдаемым значениям. Следует отметить, что изменение площади озоновой дыры на полюсах имеет динамические причины, а параметры солнца не являются причиной этого. В данной статье предпринята попытка представить применение искусственной нейронной сети для соединения несвязанных параметров и процессов.