От солнечной активности зависят многие процессы на земле. В свою очередь она зависит от многих физических процессов в глубине Солнца и, возможно, некоторых неизвестных факторов. Формулы, по которой можно было бы предсказать солнечную активность, пока не существует. Также не найдена зависимость солнечной активности от даты. Исследования в это области продолжаются. Была сделана попробовали решить эту задачу при помощи нейронных сетей. Исследовались данные об изменении солнечной активности, зафиксированные в виде временного ряда - среднегодовых чисел Вольфа. Решалась задача - возможность классификации временных рядов среднегодовых чисел Вольфа на несколько классов.
        Используемая единица измерения солнечной активности - число Вольфа (W) - определяется следующим образом:

W = ( N - 1 0 n ) * k ,

где N - общее число пятен,
               n - число групп пятен,
               k - коэффициент телескопа.

        Исходные данные - среднегодовые числа Вольфа за предшествующие 100 лет. Был создан файл данных из следующих полей:God - номер текущего года, WG - прогнозируемое число Вольфа за год God,WG_1 - среднегодовое число Вольфа за предшествующий год,...WG_49 - среднегодовое число Вольфа за год (God-49).
        Для обучения нейронных сетей были использован нейроимитатор MDN. Было сделано несколько серий экспериментов. В первой серии проводилась классификация временных рядов среднегодовых чисел Вольфа на 2 класса. Было получено разделение данных на значения в периодах возрастания и значения в периодах убывания солнечной активности. При классификации временных рядов среднегодовых чисел Вольфа на 4 класса получено разделение на следующие группы: периоды возрастания, периоды убывания, периоды минимумов, периоды максимумов.
        Работа выполнена в Третьей Зимней Школе по Нейроинформатике в СибГТУ.

Литература:

1. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996.- 276с.