Опубликована статья "Гибридная модель природного временного ряда с нейросетевой составляющей и адаптивной нелинейной схемой: применение для обнаружения аномалий"

В  статье предлагается новая гибридная модель временного ряда (HMTS) с нестационарной структурой. HMTS рассматривается в этом исследовании для задачи моделирования данных нейтронных мониторов и обнаружения аномалий.  

Исследование показало, что разработанная HMTS адекватно описывает данные нейтронного монитора и имеет удовлетворительные результаты с точки зрения численной производительности. Значения СКО близки к 0, а ошибки представляют собой белый гауссов шум. Для оптимизации оценки аномальной составляющей HMTS применен тест отношения правдоподобия. 

Кроме того, в работе определен вейвлет-базис, дающий наименьшие потери при построении нелинейной аппроксимирующей схемы. Результаты статистического моделирования показали, что HMTS обеспечивает высокую точность обнаружения аномалий. Когда отношение сигнал / шум равно 1,3, а длительность аномалий превышает 60 отсчетов, вероятность их обнаружения близка к 90%. 

Это высокий показатель в рассматриваемой предметной области и обеспечивает надежность решения задачи обнаружения аномалий в данных нейтронных мониторов. Более того, обработка данных нескольких станций нейтронных мониторов показала высокую чувствительность HMTS. Это дает возможность минимизировать количество задействованных станций, сохраняя точность обнаружения аномалий, по сравнению с методом глобальной съемки, широко используемым в этой области. 

Этот результат важен, поскольку не всегда обеспечивается непрерывная работа станций нейтронных мониторов. Таким образом, разработанная HMTS обладает потенциалом для решения задачи обнаружения аномалий в данных нейтронных мониторов даже при небольшом количестве работающих станций. Предлагаемая HMTS может помочь снизить риски негативного воздействия аномалий космической погоды.

Библиографическая ссылка: Mandrikova, O.; Mandrikova, B. Hybrid Model of Natural Time Series with Neural Network Component and Adaptive Nonlinear Scheme: Application for Anomaly Detection. Mathematics 2024, 12, 1079. DOI: 10.3390/math12071079  

С полным текстом статьи можно ознакомиться по ссылке.