Прогнозирование ряда чисел Вольфа методами машинного обучения

Авторы
Шибаев А.И.
Организации
МГУ им. М.В. Ломоносова кафедра газовой и волновой динамики
Сессия
Физика солнечной системы
Форма представления
Стендовый
Текст тезисов
В рассматриваемой работе используя методы машинного обучения, прогнозируются циклы солнечной активности ряда числе Вольфа(WSN v.2). Для анализа поведения и предсказания ряда используются алгоритмы на основе деревьев решений – RandomForestRegressor и XGBoostRegressor. Качество алгоритмов оценивается на трех отложенных циклах: с 22 по 24 включительно, также спрогнозирован 25 цикл солнечной активности. Помимо новой версии ряда анализировался классический ряд WSN (v.1). Отмечены расхождения областей значений параметров моделей, минимизирующих функции ошибок на 22 и 24 циклах для v.2 и их совпадение для v.1.