Разработан гибридный метод анализа вариаций космических лучей по данным мировой сети наземных станций нейтронных мониторов. Метод основан на комбинации  вейвлет-преобразования с нейронной сетью Автокодировщик. Использование нелинейных активационных функций и возможность гибкого изменения структуры нейронной сети обеспечивают способность метода аппроксимировать сложные зависимости в регистрируемых вариациях космических лучей. На основе численных конструкций вейвлет-преобразования построены адаптивные операции детектирования сложных сингулярных структур. Настраиваемые параметры метода обеспечивают получение результатов с заданной доверительной вероятностью. Показана высокая эффективность метода в задаче обнаружения аномальных изменений в скорости прихода галактических космических лучей на Землю. Анализируются периоды повышенной солнечной активности и магнитных бурь. На примере магнитной бури 10 – 11 мая 2019 г. подтверждена необходимость применения разных методов к изучению вариаций космических лучей и показана важность их учета при выполнении прогноза космической погоды.

Результаты опубликованы в статье

Mandrikova, O.; Mandrikova, B. Hybrid Method for Detecting Anomalies in Cosmic ray Variations Using Neural Networks Autoencoder. Symmetry 2022, 14, 744. DOI:10.3390/sym14040744