2、地磁指数预测与多智能体系统弹性共识研究

地磁指数预测与多智能体系统弹性共识研究

地磁Ap指数预测

在太阳活动的研究中,准确预测地磁Ap指数对于理解和应对空间天气变化至关重要。研究对比了NARX模型和27天重复法在预测地磁Ap指数方面的表现。

  • 评估指标 :使用了威胁评分(ThreatScore),其计算公式为:
    [ThreatScore = \frac{Hits}{Hits + FalseAlarms + Misses}]
    该公式综合考虑了命中数(Hits)、虚警数(FalseAlarms)和漏报数(Misses),能较为全面地评估预测模型的性能。

  • 对比结果

    • 对于Ap指数大于10的磁扰日,NARX模型的探测率(POD)为0.706,误报率(FAR)为0.347,威胁评分(TS)为0.513;而27天持续法的POD为0.606,FAR为0.426,TS为0.418。
    • 对于Ap指数大于15的磁扰日,NARX模型的POD为0.606,FAR为0.328,TS为0.467;27天持续法的POD仅为0.493,FAR高达0.533,TS仅为0.315。

从这些数据可以明显看出,NARX模型在各项指标上均优于27天重复法。并且,随着Ap指数的升高,NARX模型的预测结果相对27天重复法更加可靠。这表明NARX模型在太阳活动宁静年中,以太阳观测特征作为输入,能够较好地提前一天预测Ap指数的变化,其预测效果显著优于27天重复法。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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