【摘要】：為了進一步探討太陽耀斑與太陽黑子參量的關系,本文采集了大規(guī)模的活動區(qū)黑子數(shù)據(jù),統(tǒng)計其與耀斑發(fā)生的產(chǎn)率關系,應用得到的擬和公式對原始數(shù)據(jù)計算得到規(guī)范化后的數(shù)據(jù)集.在此基礎上使用數(shù)據(jù)挖掘技術對黑子耀斑數(shù)據(jù)建立決策樹模型和建立分類規(guī)則,具體描述了黑子數(shù)據(jù)和太陽耀斑之間的相關性.最后應用這兩種技術對活動區(qū)未來48h是否爆發(fā)耀斑給出了預報,預報結果具有較高的準確率和較低的虛報率.
[Abstract]:In order to further study the relationship between solar flares and sunspot parameters, the large scale active region sunspot data are collected, and the relation between solar flares and the yield of solar flares is calculated. The normalized data set is obtained by applying the quasi-sum formula to the calculation of the original data. On this basis, the decision tree model and classification rules of sunspot flare data are established by using data mining technology, and the correlation between sunspot data and solar flare is described in detail. Finally, the two techniques are used to predict whether flares will erupt in the active region in the next 48 hours. The prediction results have higher accuracy and lower false report rate.
【作者單位】： 北京物資學院;中國科學院空間科學與應用研究中心;
【基金】：國家自然科學基金(編號:10973020) 北京市屬高等學校人才強教計劃資助項目(編號:PHR200906210) 北京市教育委員會科研基地建設項目(編號:WYJD200902);北京市教育委員會科技計劃項目(編號:KM200810037001)資助
【分類號】：TP311.13;P182.52

【共引文獻】

相關博士學位論文 前1條

1 崔延美;太陽光球磁場特性與耀斑相關性研究[D];中國科學院研究生院（國家天文臺）;2007年

相關碩士學位論文 前1條

1 趙海娟;太陽活動預報[D];中國科學院研究生院（云南天文臺）;2004年

【相似文獻】

相關博士學位論文 前2條

1 黃鑫;基于序列數(shù)據(jù)的太陽耀斑預報方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2010年

2 黃鑫;基于序列數(shù)據(jù)的太陽耀斑預報方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2010年

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本文編號：2259929