Применение долгой краткосрочной памяти и управляемых рекуррентных блоков для прогнозирования значений геомагнитных индексов

В работе с помощью глубокого обучения рассматривается прогнозирование значений следующих геомагнитных индексов (ГИ): Dst, Kp, AE и AP. Для прогнозирования используются архитектуры долгой краткосрочной памяти (LSTM) и управляемых рекуррентных блоков (GRU). Для различных ГИ индексов анализируется функция потерь в за-висимости от периодичности исходных данных. Установлено, что чем меньше периодичность исходных данных ГИ тем точнее осуществляется прогноз следующего значения ГИ. Для анализа использовались следую-щие периоды исходных данных ГИ: час, 3 часа, сутки.