Обработка ионограмм высокоширотных станций вертикального зондирования с использованием нейронных сетей: Es и F2 слои.

В работе рассматривается использование искусственных нейронных сетей для автоматической обработки высокоширотных ионограмм вертикального зондирования. Нейросетевые модели обучались различать типы слоев Esи F2 и определять их параметры: критические частотыобыкновенной волны для Es и F2 слоев (foEs и foF2), минимальные действующие высоты (hEs, hF2), наименьшую наблюдаемую частоту отражения от ионосферы (fmin), экранирующую частоту слоя Es (fbEs), высоту максимума слоя Esr, наибольшую частоту отражения от области F (fxI), предельную частоту рассеянной обыкновенной компоненты слоя F (foI), высоту и частоту для коэффициента M3000 F2 слоя (M3000f F2 и M3000h F2). Эффективность моделей оценивалась с помощью тестовой выборки, содержащей 30000 ионограмм. Точность определения слоёв Esи F2 наиболее эффективной модели составляет 91.1% и 91.9% соответственно. Средняя ошибка определения частот составляет от 0.27 до 0.66 МГц для разного типа частот; средняя ошибка определения высоты Es~8.5 км, высоты F2 ~30 км.