Revista internacional de inteligencia de enjambre y computación evolutiva

Abstracto

Predicción del área del agujero de ozono en los polos norte y sur de la Tierra por Marvel Interface

Siddheshwar Chopra*, Dipti Yadav, Anu Nagpal Chopra

Este artículo explora la posibilidad de predecir el área del agujero de ozono (área máxima) en el Polo Norte y el Polo Sur utilizando una red neuronal artificial (RNA) y luego desarrollando la red de pronóstico utilizando una interfaz gráfica de usuario (GUI) llamada MARVEL. Se diseñaron dos modelos para las predicciones: a) predicción del área del agujero de ozono en el Polo Norte y b) predicción del área del agujero de ozono en el Polo Sur. Para ambos modelos, el número de parámetros de entrada se toma como año, mes, fecha, área de manchas solares, número de manchas solares y campo magnético solar medio. Aquí, se utilizan más de 35 años de datos para fines de entrenamiento y luego se realizan predicciones desde el 23 de noviembre de 2015 hasta el 30 de septiembre de 2016. La red de pronóstico (MARVEL) se desarrolló para absorber las propiedades de la RNA. Puede entrenarse con los datos más recientes accesibles para el usuario y luego hacer predicciones futuras para duraciones de corto (un día) y largo plazo (meses, años), respectivamente. A partir de los resultados, se ha determinado que el error cuadrático medio (MSE) para el modelo 1 y el modelo 2 es de 6,7166 DU y 0,3582 DU, respectivamente. Se puede concluir que con 30 neuronas y funciones de transferencia de entrada y salida como Tangente Sigmoide y lineal pura, junto con una capa oculta, las predicciones de la red de pronóstico son plausibles y apreciablemente cercanas a los valores observados reales. Cabe señalar que el cambio del área del agujero de ozono en los polos tiene razones dinámicas detrás y los parámetros solares no son responsables de ello. Este artículo es un intento de presentar la aplicación de la red neuronal artificial para conectar los parámetros y procesos no relacionados.