【摘要】：太陽耀斑是劇烈的太陽活動(dòng)現(xiàn)象之一,耀斑的預(yù)報(bào)對(duì)人類活動(dòng)有著重要的實(shí)用價(jià)值.為進(jìn)一步提高太陽耀斑的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,本文在綜合考慮太陽黑子活動(dòng)區(qū)參量、10.7 cm太陽射電流量等預(yù)報(bào)因子的前提下,提出了結(jié)合主成分分析和支持向量機(jī)的太陽耀斑預(yù)報(bào)模型.本模型的太陽黑子活動(dòng)區(qū)參量包括黑子群面積、黑子群的Mc Intosh分類、活動(dòng)區(qū)日面經(jīng)度延伸、可見黑子數(shù)和黑子群的磁分類.本文首先對(duì)上述參量進(jìn)行了合適的屬性編碼并歸一化建模所需數(shù)據(jù)集,然后利用主成分分析方法提取出主要特征,應(yīng)用支持向量機(jī)方法建立了耀斑預(yù)報(bào)模型.最后,本文將該模型預(yù)報(bào)結(jié)果與其他預(yù)報(bào)模型的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果驗(yàn)證了結(jié)合主成分分析和支持向量機(jī)的太陽耀斑預(yù)報(bào)模型是一種有效的預(yù)報(bào)模型.
【圖文】：

成的協(xié)方差矩陣,由于本輸入樣本由26個(gè)維度組成,故m等于26,1()()cov(,),1nixxyyxyn(3)111212122212cov(,)cov(,)...cov(,)cov(,)cov(,)...cov(,)............cov(,)cov(,)...cov(,)mmmmmmxxxxxxxxxxxxCxxxxxx.(4)步驟3:根據(jù)計(jì)算出的特征向量,選取前k個(gè)主成分構(gòu)成新基,k的選取準(zhǔn)則見文獻(xiàn)[15].步驟4:根據(jù)新基構(gòu)建合適的轉(zhuǎn)換矩陣,對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換,得到轉(zhuǎn)換后的預(yù)報(bào)因子.步驟5:選取RBF函數(shù)作為核函數(shù),利用SVM訓(xùn)練轉(zhuǎn)換后的訓(xùn)練集,選出合適參數(shù)對(duì)(圖1為SVM訓(xùn)練圖,該訓(xùn)練過程是選取合適的懲罰因子C[10]與徑向基參數(shù)的過程,不斷嘗試不同的參數(shù)對(duì)C與,每次計(jì)算當(dāng)選用該參數(shù)對(duì)時(shí)數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確率,最后選取準(zhǔn)確率最高的參數(shù)對(duì)作為最終訓(xùn)練參數(shù)對(duì);圖1橫坐標(biāo)為參數(shù)C的log2C值,縱坐標(biāo)為參數(shù)的log2值,本模型選取的最終參數(shù)對(duì)為:C=0.03125,=0.125.各參數(shù)對(duì)的分類準(zhǔn)確率如圖1所示).步驟6:將測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,并利用步驟4中構(gòu)建的轉(zhuǎn)換矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換.步驟7:選取步驟5中得到的參數(shù),利用SVM對(duì)步驟6中轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試.步驟8:利用公式(5)求出分類結(jié)果,式中各參數(shù)說明見文獻(xiàn)[10]:()sgn(,).iiifxykxxb(5)3預(yù)報(bào)結(jié)果分析數(shù)據(jù)集共2394個(gè)樣本,其中發(fā)生耀斑的樣本數(shù)有221個(gè),未發(fā)生耀斑的樣本數(shù)有2371個(gè).顯然,該數(shù)據(jù)集為非平衡數(shù)據(jù)集,為均衡樣本中正反例比例,本文采用重采樣的方法均衡數(shù)據(jù),具體采樣過程如下:隨機(jī)從2173個(gè)反例樣本中抽取與正例樣本數(shù)目相同的樣本,得到正反比例為1:1的442個(gè)樣本.在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證方面,數(shù)據(jù)采用十折交叉驗(yàn)證,即將數(shù)圖1(網(wǎng)絡(luò)版彩圖)SVM訓(xùn)練進(jìn)程圖Figure1(Coloronline)ThetrainingprocessinSVM

成的協(xié)方差矩陣,由于本輸入樣本由26個(gè)維度組成,故m等于26,1()()cov(,),1nixxyyxyn(3)111212122212cov(,)cov(,)...cov(,)cov(,)cov(,)...cov(,)............cov(,)cov(,)...cov(,)mmmmmmxxxxxxxxxxxxCxxxxxx.(4)步驟3:根據(jù)計(jì)算出的特征向量,選取前k個(gè)主成分構(gòu)成新基,k的選取準(zhǔn)則見文獻(xiàn)[15].步驟4:根據(jù)新基構(gòu)建合適的轉(zhuǎn)換矩陣,對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換,得到轉(zhuǎn)換后的預(yù)報(bào)因子.步驟5:選取RBF函數(shù)作為核函數(shù),利用SVM訓(xùn)練轉(zhuǎn)換后的訓(xùn)練集,選出合適參數(shù)對(duì)(圖1為SVM訓(xùn)練圖,該訓(xùn)練過程是選取合適的懲罰因子C[10]與徑向基參數(shù)的過程,不斷嘗試不同的參數(shù)對(duì)C與,每次計(jì)算當(dāng)選用該參數(shù)對(duì)時(shí)數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確率,最后選取準(zhǔn)確率最高的參數(shù)對(duì)作為最終訓(xùn)練參數(shù)對(duì);圖1橫坐標(biāo)為參數(shù)C的log2C值,縱坐標(biāo)為參數(shù)的log2值,本模型選取的最終參數(shù)對(duì)為:C=0.03125,=0.125.各參數(shù)對(duì)的分類準(zhǔn)確率如圖1所示).步驟6:將測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,并利用步驟4中構(gòu)建的轉(zhuǎn)換矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換.步驟7:選取步驟5中得到的參數(shù),利用SVM對(duì)步驟6中轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試.步驟8:利用公式(5)求出分類結(jié)果,式中各參數(shù)說明見文獻(xiàn)[10]:()sgn(,).iiifxykxxb(5)3預(yù)報(bào)結(jié)果分析數(shù)據(jù)集共2394個(gè)樣本,其中發(fā)生耀斑的樣本數(shù)有221個(gè),未發(fā)生耀斑的樣本數(shù)有2371個(gè).顯然,該數(shù)據(jù)集為非平衡數(shù)據(jù)集,為均衡樣本中正反例比例,本文采用重采樣的方法均衡數(shù)據(jù),具體采樣過程如下:隨機(jī)從2173個(gè)反例樣本中抽取與正例樣本數(shù)目相同的樣本,得到正反比例為1:1的442個(gè)樣本.在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證方面,數(shù)據(jù)采用十折交叉驗(yàn)證,即將數(shù)圖1(網(wǎng)絡(luò)版彩圖)SVM訓(xùn)練進(jìn)程圖Figure1(Coloronline)ThetrainingprocessinSVM

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1 陳e

本文編號(hào)：2750414