结合主成分分析和支持向量机的太阳耀斑预报模型

摘要：

太阳耀斑是剧烈的太阳活动现象之一,耀斑的预报对人类活动有着重要的实用价值.为进一步提高太阳耀斑的预报准确率,本文在综合考虑太阳黑子活动区参量、10.7 cm太阳射电流量等预报因子的前提下,提出了结合主成分分析和支持向量机的太阳耀斑预报模型.本模型的太阳黑子活动区参量包括黑子群面积、黑子群的Mclntosh分类、活动区日面经度延伸、可见黑子数和黑子群的磁分类.本文首先对上述参量进行了合适的属性编码并归一化建模所需数据集,然后利用主成分分析方法提取出主要特征,应用支持向量机方法建立了耀斑预报模型.最后,本文将该模型预报结果与其他预报模型的结果进行了对比,结果验证了结合主成分分析和支持向量机的太阳耀斑预报模型是一种有效的预报模型.

关键词：太阳耀斑、预报因子、支持向量机、主成分分析、黑子群

所属期刊栏目：61

分类号：TP1;TE1

资助基金：国家自然科学基金11373042,11373044,11427901;中国科学院知识创新工程项目KJCX2-EW-T07

在线出版日期：2017-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2316-2321