Нелінійні динамико-інформаційні моделі магнітосфери для прогнозування космічної погоди

1Черемних, ОК, Сидоренко, ВІ, Яценко, ВО
1Інститут космічних досліджень Національної академії наук України та Державного космічного агентства України, Київ
Косм. наука технол. 2008, 14 ;(1):077-084
https://doi.org/10.15407/knit2008.01.077
Мова публікації: російська
Анотація: 
На основі припущення про слаботурбулентний стан навколоземної плазми побудовано динаміко-інформаційні моделі магнітосфери у вигляді нелінійного «чорного ящика» для прогнозування поведінки Dst-ндексу в часі. Моделі передбачують, що слаботурбулентний стан середовища обумовлений впливом на магнітосферну плазму швидкості сонячного вітру та південної складової магнітного поля. На основі процедури розкладу нелінійних збурень в ряд за кореляційними функціями запропоновано нелінійні динаміко-інформаційні моделі стану магнітосфери, які дозволяють прогнозувати поведінку Dst-індексу (або стану космічної погоди) на часовому інтервалі близько 80‒100 годин при умовах відсутності аномальних збурень в сонячному вітрі.
Ключові слова: Dst-індекс, магнітосфера, нелінійні збурення
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.