本文選題：太陽耀斑　切入點(diǎn)：太陽活動(dòng)區(qū)　出處：《科學(xué)通報(bào)》2016年36期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在太陽耀斑預(yù)報(bào)模型中,首先需要從原始觀測數(shù)據(jù)中提取刻畫太陽活動(dòng)區(qū)特性的物理特征參量,然后使用統(tǒng)計(jì)或機(jī)器學(xué)習(xí)方法尋找物理特征參量與太陽耀斑發(fā)生的關(guān)系,以達(dá)到建立太陽耀斑預(yù)報(bào)模型的目的.其中,太陽活動(dòng)區(qū)物理特征的提取在整個(gè)建模過程中發(fā)揮著重要的作用,活動(dòng)區(qū)物理特征的優(yōu)劣直接決定著預(yù)報(bào)模型性能的高低.然而,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的深度學(xué)習(xí)算法能夠從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取特征,并建立預(yù)報(bào)模型.本文利用深度學(xué)習(xí)方法建立了一個(gè)太陽耀斑預(yù)報(bào)模型.與先提取活動(dòng)區(qū)物理參量、再建立預(yù)報(bào)模型的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比較,本文所建立的預(yù)報(bào)模型具有更好的預(yù)報(bào)性能.
[Abstract]:In the solar flare prediction model, the physical characteristic parameters describing the characteristics of the solar active region should be extracted from the original observation data, and then the relationship between the physical characteristic parameters and the solar flares is found by using statistical or machine learning methods. In order to establish the solar flare prediction model, the extraction of the physical features of the solar active region plays an important role in the whole modeling process, and the physical characteristics of the active region directly determine the performance of the prediction model. With the development of machine learning technology, depth learning algorithms in machine learning methods can automatically extract features from raw data. In this paper, a solar flare prediction model is established by using the depth learning method. Compared with the traditional machine learning method, the physical parameters of the active region are extracted first and then the prediction model is established. The prediction model established in this paper has better prediction performance.
【作者單位】： 北京物資學(xué)院;中國科學(xué)院國家天文臺(tái);中國科學(xué)院空間科學(xué)與應(yīng)用研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11273031,11303051) 智能物流系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(BZ0211) 北京市智能物流系統(tǒng)協(xié)同創(chuàng)新中心項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：P182.52

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本文編號(hào)：1608400