Previsão do índice geomagnético dst utilizando redes neurais artificiais e árvore de decisão - Amita Muralikrishna (2009)
A Terra sofre constante influência da atividade solar através do vento solar, que traz consigo estruturas resultantes, principalmente, de eventos solares como explosões solares e ejeções coronais de massa. A interação quase estática do vento solar com o campo geomagnético forma a estrutura denominada magnetosfera, que funciona como um escudo, que protege o planeta do plasma provindo do Sol. No entanto, em função das características que as estruturas de origem solar adquirem ao longo do meio interplanetário, pode haver penetração de parte dessa matéria para dentro da magnetosfera. Como conseqüência, diversos tipos de distúrbios podem ser gerados no planeta, como, por exemplo, as auroras e as tempestades geomagnéticas, as quais podem ocasionar diversos danos aos sistemas tecnológicos, entre outros prejuízos. Este trabalho aborda a relação entre as características do meio interplanetário durante o avanço de estruturas interplanetárias em direção à Terra e os efeitos sentidos pelo campo geomagnético, como resposta a essas características. O foco principal é a previsão do comportamento do campo geomagnético, medido, neste trabalho, pelo índice geomagnético Dst, levando-se em conta, principalmente, as três coordenadas do campo magnético interplanetário. As ferramentas escolhidas para resolver o problema não-linear foram as técnicas: Rede Neural Artificial do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas, treinada com algoritmo backpropagation, Mapa Auto-organizável de Kohonen e Árvore de Decisão com algoritmo J48. Foi possível comprovar algumas relações e questionar a existência de outras com a Árvore de Decisão e prever, com ótimo percentual de eficiência, o índice geomagnético Dst com a Rede MLP.