Нелинейные динамико-информационные модели магнитосферы для прогнозирования космической погоды

Рубрика: 
Космическая и атмосферная физика
Черемных, ОК, Сидоренко, ВИ, Яценко, ВА
Косм. наука технол. 2008, 14 ;(1):077-084
https://doi.org/10.15407/knit2008.01.077
Язык публикации: русский
Аннотация: 
На основе предположения о слаботурбулентном состоянии околоземной плазмы построены динамико-информационные модели магнитосферы в виде нелинейного «черного ящика» для прогнозирования поведения Dst-индекса во времени. Модели предусматривают, что слаботурбулентное состояние среды обусловлено влиянием на магнитосферную плазму скорости солнечного ветра и южной составляющей магнитного поля. На основе процедуры разложения нелинейных возмущений в ряд по корреляционными функциями предложены нелинейные динамико-информационные модели состояния магнитосферы, которые позволяют прогнозировать поведение Dst-индекса (или состояния космической погоды) на временном интервале около 80-100 часов при условиях отсутствия аномальных возмущений в солнечном ветре.
Ключевые слова: Dst-индекс, магнитосфера, нелинейные возмущения
Полный текст (PDF)
References: 
1.  Акасофу С. И., Чепмен С. Солнечно-земная физика. — М.: Мир, 1975—Ч. 1.—384 с.
2.  Гладкой Л. А., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы. — М.: Физматлит, 2006.— 320 с.
3.  Кунцевич В. М. Управление в условиях неопределенно сти: гарантированные результаты в задачах управления и идентификации. — Киев: Наук, думка, 2006.—261 с.
4.  Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользова­теля: Пер. с англ. / Под ред. Я. 3. Ципкина. — М.: Наука, 1991.—442 с.
5.  Цытович В. Н. Теория турбулентной плазмы. — М.: Атомиздат, 1970.    423 с.
6.  Balikhin M., Bales I., Walker S. N. Identification of linear and nonlinear processes in space plasma turbulence // Adv. Space Res.- 2001. —28.—P. 787-800.
7.  Billings S. A., Chen S. Extended model set, global data and threshold model identification of severely nonlinear systems // Int. J. Control. —1980.--50—Г. 1897—1923.
8.  Billings S. A., Voon W. S. F. Structure detection and model validity tests in the identification of nonlinear systems // IEEE Proc-1983.—130, N 4.—P. 193—199.
9.  Billings S. A., Zhu Q. M. Nonlinear model validation using correlation tests // Int. J. Control—1994,— 60.— P. 1107—1120.
10. Boyd S., Chua L. O., Fading memory and the problem of approximating nonlinear operators with Volterra scries // IEEE Trans. Circuit Syst- 1985.— 32, N 11.—P. 1150— 1161.
ll.Chankong V., Ilaimcs Y. Y. Multi-objective decision making: theory and methodology. — New York, 1983.— 442 p.
12.  Chen S., Billings S. A. Representations of non-linear systems: the NARMAX model // Int. J. Control.—1989,-49, N 3. —P. 1013-1032.
13.  Galeev A., Krasnoscl'skikh V. V., Lobzln V. Fine structure of the front of a quasi-perpendicular supercritical collision-less shock wave // Sov. J. Plasma Phys. —1988. —14 — P. 697.
14.  Gleisner H., L.undslcdt H., Wintoft P. Predicting geomag­netic storms from solar-wind data using time-delay neural networks  //  Ann.   Geophysicae.—1996.—14.—P.  679 686.
15.  Johansen T. A. Constrained and regularized system iden­tification // IFAC Symp. on System Identification. — Fukuoda, Japan, 1997.—P. 5.
16.  Johansen T. A. Multi-objective identification of FIR models // IFAC Symp. on System Identification. — Santa Barbara, USA, 2000.—P. 6.
17.  Leontaritis I. J., Billings S. A. Input-output parametric models for nonlinear systems. Part I. Deterministic non­linear systems // Int. J. Control. 1985. -41. -P. 309— 328.
18.  Leontaritis I. J., Billings S. Л. Model selection and valida­tion methods for nonlinear systems // Int. J. Control.—-1987 —P. 311—341.
19.  Ljung L. Non-linear black box models in system identifica­tion // Proc. 1FAC Symp. on Advanced Control of Chemi­cal Processes. — Banff, Canada, 1997— P. 1-13.
20.  McCaffrey D , Bates I., Balikhin M., et al. Experimental method for identification of three wave coupling in space Plasma // Adv. Space Res.—2000. —25, N 7-8.-P. 1571 — 1577.
2I. Pardalos P.. Yalsenko V. Optimization and control of Lyapunov exponents // J. Optimiz. Theory and Appl.— 2006.-N 1,—P, 21—37.
22.  Sagdcev R. Z., Galeev A. A. Nonlinear plasma theory. — New York, Benjamin. White Plains, 1969.
23.  Tulleken II. J. A. F. Grey-box modelling and identification using physical knowledge and bayesian techniques // Automatica -1993.—29, N 2.    P. 285-308.
24. Zakharov V. E.,  Musher S. L., Rubenchik A. M.  Hamiltonian  approach   to  the  description  of nonlinear  plasma

phenomena   //   Phys.   Reports.—1985. -129    (5).— P. 285-366.