NARX Sinir Ağları Yöntemiyle 25. Güneş Aktivite Çevrimi Tahmini

Authors : Mirkan Yusuf KALKAN, Ahmet Talât SAYGAÇ, Diaa FAWZY

Pages : 57-60

Doi:10.55064/tjaa.1037256

View : 12 | Download : 11

Publication Date : 2022-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Güneş Aktivite Çevrimlerini insert ignore into journalissuearticles values(GAC); tahmin etmek; Dünya yörüngesindeki uzay araçlarının güvenliği, iletişim ağları ve genel olarak yaşam üzerindeki olumsuz etkileri nedeniyle önemli hale gelmiştir. Bu çalışmada, 25. GAC tahmini için yaklaşık3246 adet 13 aylık ortalama Güneş Lekesi Sayısı’ndan insert ignore into journalissuearticles values(GLS); insert ignore into journalissuearticles values(Temmuz 1749 - Aralık 2019 arasında); oluşan büyük bir veri seti ile Doğrusal Olmayan Otoregresif Eksojen insert ignore into journalissuearticles values(NARX); sinir ağı tabanlı modeller kullanılmıştır. NARX modelleri veri setini Bayesian Regülasyonu kullanılarak eğitilmiştir. NARX modelinin performansı Ortalama Karekök Sapması insert ignore into journalissuearticles values(RMSE);,Korelasyon Katsayısı insert ignore into journalissuearticles values(r); ve Nash-Sutcliffe Verimlilik Katsayısı insert ignore into journalissuearticles values(NSE); kullanılarak hesaplanmıştır ve modelin performansının“çok iyi” insert ignore into journalissuearticles values(NSE > 0.95); olduğu bulunmuştur. Modellerimiz diğer benzer çalışmalardan elde edilen sonuçlarla karşılaştırılarak doğrulanmıştır ve 25. GAC için maksimum GLS 104,542 ve maksimum ayı Mayıs 2024 olarak tahmin edilmiştir.NARX tabanlı modellerin literatürde bildirilen diğer yöntemlere kıyasla iyi ve uyumlu tahmin sonuçları ortaya çıkardığı görülmüştür.
Keywords : Sun activity, Sun sunspots, Sun solar terrestrial relations, Neural networks nonlinear autoregressiveexogenous models