IMPLEMENTACIÓN DE LÓGICA DIFUSA Y MACHINE LEARNING EN LA IDENTIFICACIÓN DE LAS CMES Y OBTENCIÓN DE SUS PARÁMETROS FÍSICOS PARA EL CÁLCULO DEL TIEMPO DE ARRIBO.
La identificación y estimación de los parámetros dinámicos de las CMEs (Coronal Mass Ejection) es un campo de exploración continuo donde los modelos matemáticos juegan un rol importante. Es este trabajo se aplica el algoritmo de Lógica Difusa para categorizar las CMEs en las imágenes pertenecientes a la sonda LASCO del instrumento C2 y C3.
Se implementó Machine Learning utilizando eventos correspondientes del 7 al 14 de Mayo del año 2024 con la finalidad de determinar la velocidad radial y de expansión, con ello se busca reducir el error asociado al analista.
Una vez que se obtuvo el modelo de expansión de las CMEs se estimó el tiempo de arribo y a su vez se comparó con los datos reportados en el SOHO LASCO CME CATALOG-V2 para verificar la incertidumbre del modelo utilizado.