[논문]Operational Dst index prediction model based on combination of artificial neural network and empirical model

Park, Wooyeon; Lee, Jaejin; Kim, Kyung-Chan; Lee, JongKil; Park, Keunchan; Miyashita, Yukinaga; Sohn, Jongdae; Park, Jaeheung; Kwak, Young-Sil; Hwang, Junga; Frias, Alexander; Kim, Jiyoung; Yi, Yu

doi:10.1051/swsc/2021021

[해외논문] Operational Dst index prediction model based on combination of artificial neural network and empirical model 원문보기

Journal of Space Weather and Space Climate, v.11, 2021년, pp.38 -

Park, Wooyeon , Lee, Jaejin , Kim, Kyung-Chan , Lee, JongKil , Park, Keunchan , Miyashita, Yukinaga , Sohn, Jongdae , Park, Jaeheung , Kwak, Young-Sil , Hwang, Junga , Frias, Alexander , Kim, Jiyoung , Yi, Yu

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, an operational Dst index prediction model is developed by combining empirical and Artificial Neural Network (ANN) models. ANN algorithms are widely used to predict space weather conditions. While they require a large amount of data for machine learning, large-scale geomagnetic storms have not occurred sufficiently for the last 20 years, Advanced Composition Explorer (ACE) and Deep Space Climate Observatory (DSCOVR) mission operation period. Conversely, the empirical models are based on numerical equations derived from human intuition and are therefore applicable to extrapolate for large storms. In this study, we distinguish between Coronal Mass Ejection (CME) driven and Corotating Interaction Region (CIR) driven storms, estimate the minimum Dst values, and derive an equation for describing the recovery phase. The combined Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) Dst Prediction (KDP) model achieved better performance contrasted to ANN model only. This model could be used practically for space weather operation by extending prediction time to 24 h and updating the model output every hour.

참고문헌 (46)

J Geophys Res (Space Phys) Al-Shakarchi 123 2535 2018 10.1002/2017JA024849

상세보기
J Space Weather Space Clim Bhaskar 9 A12 2019 10.1051/swsc/2019007

상세보기
J Geophys Res Bingham 123 10139 2018 10.1029/2018JA025963

상세보기
J Geophys Res Birn 106 A3 3715 2001 10.1029/1999JA900449

상세보기
J Geophys Res Boyle 102 A1 111 1997 10.1029/96JA01742

상세보기
J Geophys Res Burton 80 4204 1975 10.1029/JA080i031p04204

상세보기
Rev Geophys Daglis 37 4 407 1999 10.1029/1999RG900009

상세보기
Space Sci Rev Eastwood 212 3-4 1221 2017 10.1007/s11214-017-0399-8

상세보기
Adv Space Res Echer 35 855 2005 10.1016/j.asr.2005.02.098

상세보기
Freeman J, Nagai A. 1993. The Magnetospheric Specification and Forecast Model: Moving from real time to prediction. In: Solar-Terrestrial Predictions IV, Proceeding of a Workshop at Ottawa, Canada, May 18-22, 1992, Vol 2, Hruska J, Shea MA, Smart DF, Heckman G, (Eds.), NOAA, Boulder. pp. 524-539.
Space Sci Rev Feldstein 59 1-2 83 1992 10.1007/BF01262538

상세보기
J Geophys Res Gonzalez 99 A4 5771 1994 10.1029/93JA02867

상세보기
Atmos Environ Gardner 32 14 2627 1998 10.1016/S1352-2310(97)00447-0

상세보기
Space Weather Gruet 16 1882 2018 10.1029/2018SW001898

상세보기
Haykin S. 1998. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ. ISBN 0132733501.
Earth Planet Space Kugblenu 51 307 1999 10.1186/BF03352234

상세보기
Space Weather Lazzús 15 1068 2017 10.1002/2017SW001608

상세보기
J Geophys Res Lyons 103 A7 14781 1998 10.1029/98JA00015

상세보기
Ann Geophys Lundstedt 12 19 1994 10.1007/s00585-994-0019-2

상세보기
Geophys Res Lett Lundstedt 29 2181 2002 10.1029/2002GL016151

상세보기
Proc R Soc London A Liemohn 466 2123 3305 2010
Space Weather Matamba 16 538 2018 10.1029/2017SW001754

상세보기
Sol Terr Phys Makarov 4 3 20 2018
10.1029/GM125p0339 McPherron RL, O’Brien TP. 2001. Predicting geomagnetic activity: The Dst index. In: Space Weather Geophys Monogr Ser, vol. 125. Song P, Singer HJ, Siscoe GL (Eds.), AGU, Washington, DC. pp. 339-345. https://doi.org/10.1029/GM125p0339.
Reviews of Geophysics Murayama 20 3 623 1982 10.1029/RG020i003p00623

상세보기
J Atmos Sol Terr Phys O’Brien 62 1295 2000 10.1016/S1364-6826(00)00072-9

상세보기
10.1029/GM118 Ohtani S-I, Fujii R, Hesse M, Lysak RL. 2000. Magnetospheric current systems, vol 118. American Geophysical Union, Washington, DC. ISBN 9781118669006.
J Geophys Res Raeder 106 A1 345 2001 10.1029/2000JA000600

상세보기
Geomagnetism Rangarajan 3 323 1989
Space Weather Rastätter 11 4 187 2013 10.1002/swe.20036

상세보기
J Atmos Sol Terr Phys Revallo 110-111 9 2014 10.1016/j.jastp.2014.01.011

상세보기
Contrib Geophys Geodesy Revallo 45 1 53 2015 10.1515/congeo-2015-0013

상세보기
J Geophys Res (Space Phys) Romashets 113 A02203 2008
Solar Phys Richardson 264 189 2010 10.1007/s11207-010-9568-6

상세보기
J Geophys Res (Space Phys) Shen 122 8327 2017 10.1002/2017JA024100

상세보기
J Atmos Sol Terr Phys Stepanova 67 1658 2005 10.1016/j.jastp.2005.02.027

상세보기
Ann Int Geophys Year Sugiura 35 7 1964
J Geophys Res Temerin 107 A12 1472 2002 10.1029/2001JA007532

상세보기
J Geophys Res Temerin 111 A04221 2006 10.1029/2005JA011257

상세보기
J Geophys Res Wang 108 1341 2003 10.1029/2003JA009851

상세보기
10.1029/2005JA011034 Wanliss JA, Showalter KM. 2006. High-resolution global storm index: Dst versus SYM-H. J Geophys Res 111(A2). https://doi.org/10.1029/2005JA011034.

상세보기
Earth Planet Space Watanabe 54 1263 2002 10.1186/BF03352454

상세보기
Earth Planet Space Watari 69 1 70 2017 10.1186/s40623-017-0653-z

상세보기
10.1029/2009JA015062 Weigel RS. 2010. Solar wind density influence on geomagnetic storm intensity. J Geophys Res 115(A9). https://doi.org/10.1029/2009JA015062.

상세보기
Geophys Res Lett Wu 23 319 1996 10.1029/96GL00259

상세보기
J Geophys Res Wu 102 14255 1997 10.1029/97JA00975

상세보기

LOADING...

활용도 분석정보

상세보기

다운로드

내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

원문 보기

AccessON 원문보기

원문 URL 링크

DOI : 10.1051/swsc/2021021 [무료]
EDP open : 저널
AccessON : 저널

*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

저작권 관리 안내

내보내기 메뉴

내보내기 구분

파일저장
인쇄
메일전송

구성항목

기본정보
상세정보

관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관

저장형식

Text(ASCII format)
Excel format
RefWorks Direct Export
RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley

메일정보

받는사람 (필수): @
보내는사람 (선택): @
제목
내용: KISTI 검색결과 이메일 서비스

안내

총 건의 자료가 검색되었습니다.

다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000)

검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다.

데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요)

다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다.
파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오.

Text(ASCII format)
Excel format

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

AI-Helper ※ AI-Helper는 을 사용합니다.

AI-Helper

안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

연합인증