本文關(guān)鍵詞：基于極速學(xué)習(xí)機(jī)與回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的太陽活動(dòng)預(yù)報(bào)　出處：《南京信息工程大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：太陽活動(dòng)影響和破壞地球環(huán)境,對它的快速和準(zhǔn)確預(yù)報(bào)有極其重要的意義,受到廣泛關(guān)注。太陽耀斑和太陽黑子是太陽活動(dòng)的主要方式,本文基于太陽活動(dòng)區(qū)光球磁場觀測數(shù)據(jù)和太陽黑子數(shù)據(jù),利用極速學(xué)習(xí)機(jī)和回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)分別建立預(yù)報(bào)模型,實(shí)現(xiàn)太陽耀斑和太陽黑子的預(yù)報(bào)。主要有如下兩方面工作： (1)提出一種基于序次Logistic回歸與極速學(xué)習(xí)機(jī)集成的太陽耀斑預(yù)測算法�，F(xiàn)有太陽耀斑預(yù)報(bào)方法大多對高等級(jí)耀斑預(yù)測率不高,盡管BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法對高等級(jí)耀斑有較高的預(yù)報(bào)率,然而該算法訓(xùn)練時(shí)間卻過長。為此本文將集成極速學(xué)習(xí)機(jī)以進(jìn)行太陽耀斑預(yù)測,極速學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練過程中無需迭代,速度較快,基于極速學(xué)習(xí)機(jī)集成的太陽耀斑預(yù)測有較短的訓(xùn)練時(shí)間。為進(jìn)一步提高高等級(jí)耀斑預(yù)測精度,又將序次Logistic回歸引入到耀斑預(yù)報(bào)中,通過序次Logistic回歸將總的無符號(hào)磁通量,中性線上的強(qiáng)梯度長度,總磁能耗散三個(gè)光球磁場參量映射為四類耀斑的產(chǎn)生概率,對得到的四類耀斑產(chǎn)生概率利用極速學(xué)習(xí)機(jī)集成進(jìn)行預(yù)測,采用交叉檢驗(yàn)的方法對結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,該方法不僅有較快的訓(xùn)練速度,對高等級(jí)耀斑預(yù)測也有較高的預(yù)報(bào)精度。 (2)提出一種結(jié)合小波變換和回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的高精度太陽黑子預(yù)報(bào)模型。目前用于太陽黑子數(shù)和太陽黑子面積預(yù)測的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算復(fù)雜度高,收斂速度慢,缺乏記憶能力。本文將具有記憶能力的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)引入太陽黑子預(yù)報(bào)中,對黑子數(shù)和黑子面積的預(yù)報(bào)結(jié)果顯示,基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)模型比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較高的預(yù)報(bào)精度。更進(jìn)一步將小波變換引入到太陽黑子的預(yù)報(bào)中,提出一種小波分解回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型。將原時(shí)間序列小波分解多層,并單支重構(gòu),一方面對單支重構(gòu)的序列利用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測,由于單支重構(gòu)的信號(hào)平穩(wěn)性比原信號(hào)好得多,因此可以提高預(yù)報(bào)精度。另一方面,將單支重構(gòu)的低頻分量和高頻分量同時(shí)作為儲(chǔ)備池網(wǎng)絡(luò)的輸入,高頻分量在一定意義上可克服傳統(tǒng)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型中的不適定問題。不同訓(xùn)練步長和不同預(yù)測步長對太陽黑子數(shù)和太陽黑子面積時(shí)間序列的預(yù)報(bào)結(jié)果顯示,所提預(yù)報(bào)模型有較高的預(yù)報(bào)精度。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P182.9

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1355069