Нейросетевая интернет-система анализа и обработки данных в режиме реального времени C.

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)