Моделирование и анализ природного временного ряда на основе комбинации когнитивных правил принятия решений и нейронной сети KAN

Abstract

Предложен метод моделирования и анализа природного временного ряда, основанный на комбинации когнитивных правил принятия решений с нейронной сетью KAN. Рассматривается задача аппроксимации временного хода данных о вариациях интенсивности галактических космических лучей, которые являются важным фактором космической погоды. Нестационарная структура этих данных, высокая доля неполных априорных знаний, ограниченность выборок данных и коррелированность помех снижает эффективность существующих методов анализа данных, включая разработки в области искусственного интеллекта. Разработанные когнитивные правила основаны на синтезе элементов теории статистических решений с вейвлет-преобразованием. Они позволяют в темпе поступления данных в систему обработки получить близкое к оптимальному решение, в определенном статистическом смысле. Полученные оценки показали перспективность применения разработанного метода для задачи исследования.