基于脑情绪学习的地磁暴预测模型
信号处理
2020-08-04 v2 神经与进化计算
摘要
本研究提出一种用于地磁暴预测的新的数据驱动模型。该模型是脑情绪学习启发模型（BELIMs）的一个实例，被称为基于脑情绪学习的预测模型（BELPM）。BELPM 由四个主要子系统组成；这些子系统之间的连接由情绪系统的相应区域模拟。这些子系统的功能使用自适应网络进行解释。BELPM 的学习算法采用最速下降法（SD）和最小二乘估计器（LSE）定义。BELPM 利用两个地磁指数——极光电喷流（AE）指数和扰动时间（Dst）指数——来预测地磁暴。为评估 BELPM 的性能，所得结果与 ANFIS、WKNN 及其他 BELIMs 实例进行了比较。结果验证了 BELPM 能够在短期和长期地磁暴预测中均达到合理的精度。
引用
@article{arxiv.2007.15579,
title = {Brain Emotional Learning-based Prediction Model For the Prediction of Geomagnetic Storms},
author = {Mahboobeh Parsapoor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.15579},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 10 Figures, 6 Tables, submitted to WCCI 2014