Aplicação de Machine Learning na Classificação de Tempestades Magnéticas
Neste trabalho, índices geomagnéticos são utilizados no treinamento de modelos de machine learning para classificar tempestades magnéticas quanto à sua intensidade.
Introdução
Tempestades geomagnéticas são perturbações no campo magnético terrestre causadas pela interação do vento solar com a magnetosfera. A classificação automática dessas tempestades é importante para a previsão de eventos que podem afetar sistemas de comunicação e infraestrutura elétrica.
Metodologia
Índices geomagnéticos (Dst, Kp, AE) são utilizados como features no treinamento de modelos de machine learning, incluindo Random Forest, XGBoost e redes neurais. Os modelos são avaliados na tarefa de classificação de tempestades quanto à sua intensidade (fraca, moderada, intensa, severa).
Resultados e Discussão
Os modelos apresentaram resultados satisfatórios na classificação de tempestades a todos os Parâmetros considerados (Tabela 1). O melhor modelo obteve acurácia de X% com AUC de Y.
Considerações Finais
Os resultados dos modelos XGBoost e CNN obtiveram melhores desempenhos na classificação de tempestades e são superiores em todas as métricas utilizadas neste trabalho.