Аннотация:Рассматривается задача улучшения нейросетевого прогноза геомагнитного Dst-индекса в условиях, когда входные данные для такого прогноза измеряются двумя космическими аппаратами (КА), один из которых близок к завершению жизненного цикла, а истории данных другого пока недостаточно для построения нейросетевого прогноза требуемого качества. Для эффективного перехода с данных одного КА на данные другого необходимо использовать методы доменной адаптации. В настоящей работе проверяются и сравниваются несколько методов перевода данных. Также для каждого переводимого признака найден оптимальный набор параметров для его перевода, что ещё больше сокращает разницу между доменами. В работе показано, что использование методов доменной адаптации с отбором значимых признаков позволяет улучшить прогноз по сравнению с результатами использования непереведенных данных.