Methodics of superlongterm forecasts of sun activity changes using multiply linear regression model
Keywords:
sun activity, Wolf numbers, simulation, forecast, multiply linear regressionAbstract
Methodics of superlongterm forecasts of yearly mean Wolf numbers using multiply linear regression model is viewed. Models parameters are identified, the wide of intervals, in which with 99% probability lie real values of studied process is calculated. Sun activity forecasts till 2050 yr. are built.
References
Peter R. Wilson Solar and stellar activity cycles / Wilson P. R. // Cambridge astrophysics series, 1994. – 292 p.
Витинский Ю. И. Цикличность и прогнозы солнечной активности/ Ю. И. Витинский// Л.: Наука, 1973. – 258с.
Витинский Ю.И. Статистика пятнообразовательной деятельности Солнца/Ю.И. Витинский, М. Копецкий, Г.В.Куклин//М.:Наука.1986.– 296с.
Храмова М. Н. Прогнозирование солнечной активности методом фазовых средних./ М. Н. Храмова, С.А.Красоткин, Э.В.Кононович//Электронный журнал «Исследовано в России» http://zhurnal. ape.relarn.ru/articles/2001/107.pdf. – С.1169-1176
Чистяков В.Ф. Прогноз солнечной активности до 2030 года. Солнечные данные. 1983. №1. –С.97-100.
Obridko V.N. Some comments the problem of solar cycle prediction./ V.N. Obridko // Solar Physics. V. 156. 1995. – P.179-190.
Гневышев М. Н. О 22-х летнем цикле солнечной активности/ М. Н. Гневышев, А. И. Оль// Астрономический журнал. – 1948. – Т.25. – С.18-20.
Оль А. И. О долгосрочном прогнозе солнечной активности/ А. И. Оль/ //Бюллетень КИСО. №1(15). – 1949.
Дрейпер Н. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. / Н. Дрейпер, Г. Смит //Applied Regression Analysis. – 3-е изд. – М.: Диалектика, 2007. – 912С.
Витинский Ю. И. Предцюрихская наблюдательная основа для изучения солнечной цикличности./ Витинский Ю. И.// В сборнике Проблемы солнечной активности. – Л.: 1991. – С.29-42.
Рао С. Р. Линейные статистические методы и их применения / С. Р. Рао. – М. : Наука, 1968. – 376 с.
Рождественский А. В., Статистические методы в гидрологии / А. В. Рождественский, А. И. Чеботарев – Л.: Гидрометеоиздат, 1974. – 424 с.
Голуб Д. Матричные вычисления. / Дж. Голуб, Ч. Ван Лоун// — М.: Мир, 1999. – 548с.
Айвазян С. А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности./ С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер, И.С.Енюков, Л.Д.Мешалкин // М.: Финансы и статистика. - 1989.— 607 с.
Полак Э. Численнные методы оптимизации, Единный подход/ Э. Полак// – М: Мир, 1974. – С. 373.
Чипига А. Ф. Анализ методов случайного поиска глобальных экстремумов многомерных функций/ А. Ф. Чипига, Д. А. Колков // Фундаментальные исследования. – 2006. – № 2 – С. 24-26.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Authors reserve the right of attribution for the submitted manuscript, while transferring to the Journal the right to publish the article under the Creative Commons Attribution License. This license allows free distribution of the published work under the condition of proper attribution of the original authors and the initial publication source (i.e. the Journal)Authors have the right to enter into separate agreements for additional non-exclusive distribution of the work in the form it was published in the Journal (such as publishing the article on the institutional website or as a part of a monograph), provided the original publication in this Journal is properly referenced
The Journal allows and encourages online publication of the manuscripts (such as on personal web pages), even when such a manuscript is still under editorial consideration, since it allows for a productive scientific discussion and better citation dynamics (see The Effect of Open Access).
