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全日面机器学习耀斑业务预报
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作者 李铭 崔延美 罗冰显 《空间科学学报》 北大核心 2025年第1期82-90,共9页
太阳耀斑预报是空间环境预报中的一项重要内容.目前所构建的深度学习耀斑预报模型大都是基于活动区磁图构建的.受到投影效应的影响,这类模型仅能对太阳中心区域的活动区进行预报,难以满足全日面耀斑业务预报的需求.基于太阳活动传统参量... 太阳耀斑预报是空间环境预报中的一项重要内容.目前所构建的深度学习耀斑预报模型大都是基于活动区磁图构建的.受到投影效应的影响,这类模型仅能对太阳中心区域的活动区进行预报,难以满足全日面耀斑业务预报的需求.基于太阳活动传统参量,研究统计了活动区磁类型、面积,耀斑爆发历史以及F_(10.7)与耀斑发生的关系,利用全连接神经网络构建了适用于全日面活动区的太阳耀斑业务预报模型,该模型可以预报未来48 h内活动区≥M级耀斑的爆发情况.该模型与已往搭建的深度学习预报模型进行比较,结果表明本文建立的业务预报模型预报性能略优.同时,结果表明投影效应对本研究搭建的耀斑预报模型影响不大.该模型为耀斑业务预报提供了有效工具. 展开更多
关键词 耀斑 业务预报 机器学习 全日面活动区
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