БАЗЫ ДАННЫХ, ИНСТРУМЕНТЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ОСНОВЫ ПОЛЯРНЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ 24-26 мая 2011, ИЗМИРАН Нейросетевая интернет-система анализа и обработки данных в режиме реального времени C.Е. Ревунов, Н.А. Бархатов Нижегородский государственный педагогический университет Работа поддержана грантом РФФИ 09-05-00495 и программой Министерства образования и науки «Развитие научного потенциала высшей школы, 2009-2011 гг., проект 1623» Назначение и возможности комплекса Разработана нейросетевая интернет-система анализа и обработки потока цифровых данных в масштабе реального времени, позволяющая осуществлять поиск нелинейных причинно-следственных связей в гелиогеофизических задачах. Модульная открытая архитектура приложения позволяет легко модифицировать его с целью решения разнообразных задач. Главной целью создания данной программы является: обеспечение нейросетевых численных экспериментов для поиска нелинейной связи геомагнитных индексов между собой и с параметрами околоземного космического пространства классификация событий космической погоды Алгоритм работы программы включает в себя: искусственную нейронную сеть (ИНС) Элмана с алгоритмом обратной связи сеть прямой передачи данных сеть с алгоритмом нечеткой логики (Fuzzy) классификационную сеть типа слой Кохонена Интерфейс приложения Интерфейс приложения позволяет эксперимента, а так же выбрать: произвести настройку параметров шаблон архитектуры и алгоритм обучения нейросетей входные параметры для обучения и тестирования нейросетей параметры обработки исходных данных сплайном форматы представления данных для нейросетей количество нейронов в слоях сети количество скрытых слоев сети пакеты данных для обучения и тестирования режимы обработки и представления результатов Начало процесса обучения ИНС заключается в выборе входных и целевых данных в главном окне программы. Результатом работы сети является график с результатами тестирования. Для упрощения постановки повторяющихся экспериментов приложение позволяет использовать последнюю обученную нейросеть. При этом обучение не выполняется: из сохраненного ранее файла загружаются параметры эксперимента и обученная ранее сеть пропускает через себя указанное событие, как фильтр. Используемые данные Программный комплекс работает с наборами баз данных как любое модульное приложение. Для обеспечения гибкости программы предусмотрена работа с базой данных в форме массивов. Созданный комплекс рассчитан на 30 одновременно обрабатываемых потоков событий во входных данных. Блоки баз данных содержат числовые минутные данные для 30 геомагнитных бурь в период с 2000 по 2003 гг. – параметры солнечного ветра, межпланетного магнитного поля, взятые с КА «АСЕ», и геомагнитные индексы (Dst, SYM, ASY, AU, AL). Эти данные получены с узла по адресу http://cdaweb.gsfc.nasa.gov. При необходимости можно изменять дискретность и набор данных. Доступ к вэб-интерфейсу комплекса В настоящее время данный программно-вычислительный комплекс для прогноза явлений космической погоды доступен для работы через интернет. На сайте научно-исследовательской лаборатории физики солнечно-земных связей размещен его вэб-интерфейс. Для доступа к системе необходимо выбрать ссылку «Прогноз параметров солнечно-земных связей», а затем - «Самостоятельно выполнить нейросетевое моделирование». http://spacelabnnov.110mb.com Описание вэб-интерфейса Страница запроса расчета содержит разделы, последовательное заполнение которых позволит выполнить нейросетевое моделирование между заданными параметрами и получить готовый результат – ответ искусственной нейронной сети. Для начала работы с комплексом необходимо выбрать входные и целевые параметры, данные для обучения и тестирования, настроить нейронную сеть и отправить запрос на обработку, нажатием кнопки «Обработать» внизу формы. Нажатием на кнопку «Результаты расчетов» можно попасть на страницу с результатами предыдущих экспериментов. Выбор входных параметров В разделе «Целевой параметр» нужно выбрать один желаемый параметр с заданной дискретностью, который должна попытаться восстановить искусственная нейронная сеть по указанным входным параметрам после обучения. Так же необходимо выбрать фазу геомагнитной бури - только главную фазу, только фазу восстановления или всю бурю В разделе «Входные параметры» пользователь может выбрать входные последовательности данных среди индексов Dst, AU, AL, SYM, ASY и параметров СВ и ММП. При этом существует возможность моделировать временную задержку между целью и входами. Разделы «Данные для обучения» и «Данные для тестирования» предоставляют возможность выбора пакетов данных для нейросети, содержащих отобранные уединенные геомагнитные бури. Настройка и запуск эксперимента В разделе «Настройка нейросети» нужно выбрать желаемый тип нейронной сети, продолжительность ее обучения и параметры архитектуры - количество скрытых слоев и количество нейронов в них. Текстовое поле «Подпись пользователя» предназначено для того, чтобы в дальнейшем можно было идентифицировать результаты обработки своего запроса. Подпись будет отображена под итоговым графиком. Нажатием кнопки «Обработать» запрос отсылается на наш сервер для автоматической обработки нейросетевым программновычислительным комплексом. Результаты расчета По окончании процесса расчета пользователь попадает на страницу «Результаты расчета». На графике будут представлены: синяя сплошная кривая реальные значения параметра, красная пунктирная - ответ нейронной сети. Вверху: тип нейросети (Elm, FF, Fuzzy), корреляция между целевым и восстановленным сигналом (R), эффективность восстановления (PE), перечислены входы нейросети (Input) с указанием значений задержек и целевой выход (Output). Зеленым маркером выделено время/дата создания графика и подпись пользователя, запросившего расчет данных. Текущий график с результатами расчета публикуется только до момента получения результатов нового нейросетевого эксперимента и при первой возможности будет перезаписан. Результаты последних экспериментов доступны по ссылкам ниже из раздела "История запросов и расчетов". История запросов и расчетов Страница «История запросов и расчетов» хранит ссылки на последние несколько нейросетевых экспериментов. Щелчком на уменьшенном изображении можно открыть полноразмерный график. Отождествить результаты своего эксперимента можно по своей подписи. Модуль восстановления классических индексов АЕ(12) Интернет-система в режиме реального времени восстанавливает классические индексы АЕ(12) (получаемые ранее по данным 12 магнитных обсерваторий) по современным индексам АЕ(N), где число обсерваторий N<10. Восстановление выполняется реализацией нейросетевого алгоритма, выполняющего пересчет современных индексов к классическим. Исходные данные с узла http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp Результат нейросетевого восстановления АЕ(12) Примеры восстановления классических индексов АЕ(12) Заключение Данный инструмент применяется для решения разнообразных задач по изучению общих тенденции нелинейной связи между различными параметрами, определяющими причинно-следственные отношения в системе «межпланетная среда-магнитосфера-ионосфера». Планируется расширить возможности вэб-сервиса и предоставить пользователям возможность выполнения нейросетевой классификации пакетов данных. Выполненные исследования: 1. поиск нелинейной связи активности авроральных электроджетов с параметрами солнечного ветра и межпланетного магнитного поля; 2. восстановление и прогнозирование индексов геомагнитной активности; 3. восстановление и прогнозирование максимально наблюдаемых частот на трассах наклонного КВ зондирования ионосферы с учетом возмущений гелиогеофизических параметров. Наш адрес в сети: http://spacelabnnov.110mb.com Демонстрация №1 – прогноз AL по N Демонстрация №2 – прогноз AU по Bz Демонстрация №3 – восстановление AЕ(12)