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题名神经网络方法在太阳质子事件短期预报中的应用
被引量：9
- 1
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作者
龚建村
薛炳森
刘四清
邹自明
苗娟
王家龙
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机构
中国科学院空间科学与应用研究中心
中国科学院国家天文台
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出处
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第6期443-451,共9页
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基金
国家重点基础研究发展规划项目(G2000078408)
中国科学院空间科学与应用研究中心空间环境预报中心共同资助项目
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文摘
在大量统计结果的基础上,深入研究了太阳质子事件预报机理.总结了质子事件爆发与太阳活动区面积、位置、McIntosh结构、磁结构以及前两天活动区爆发耀斑事件数目之间的关系.然后,在神经网络的基础上建立了太阳质子事件短期预报模型,并对2000年以后12个未参加训练的样本进行测试,结果对事件预报的准确率为83％.此外,我们还利用该模型对2002年1-4月发生的几次质子事件进行了预报试验,结果发现,这期间发生的6次事件都被预报.其中3次质子事件系统预报提前了3天,两次事件预报提前了2天,一次事件提前1天预报.
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关键词
神经网络方法
太阳质子事件
短期预报
McIntosh结构
磁结构
太阳耀斑
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Keywords
solar proton event, Forecast, artificial neural network
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分类号
P182
[天文地球—天文学]
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题名太阳质子事件警报
被引量：8
- 2
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作者
胡雄
黄泽荣
张训械
龚建村
薛丙森
叶宗海
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机构
中国科学院武汉物理与数学研究所
中国科学院空间科学与应用研究中心
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出处
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
1998年第4期323-328,共6页
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基金
"863"航天高技术资助
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文摘
采用人工神经网络预报方法，利用太阳耀斑的日面位置、X射线辐射的峰值流量及其上升时间、2695MHz和8800MHz微波辐射的半积分流量等5个物理参量，提出了一个新的太阳质子事件警报方案，预报太阳质子事件的发生及其流量和时间．该方案在本文检验中达到93．75％的预报准确率．
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关键词
太阳质子事件
警报
人工神经网络
太阳耀斑
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Keywords
solar proton events warning, artificial neural network
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分类号
P182.52
[天文地球—天文学]
P182.9
[天文地球—天文学]
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题名太阳光球磁场特征物理量在质子事件短期预报中的应用
被引量：5
- 3
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作者
崔延美
刘四清
王华宁
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机构
中国科学院空间科学与应用研究中心
中国科学院国家天文台
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出处
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期97-104,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(10973020)
国家重点基础研究发展计划(2006CB806307)
中国科学院知识创新工程共同资助
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文摘
利用SOHO/MDI全日面纵向磁图,计算了三个描述太阳活动区磁场复杂性和非势性的特征物理量,即纵向磁场最大水平梯度|▽_hB_z|_m,强梯度中性线长度L,孤立奇点数目η.为检验太阳光球磁场特征在质子事件短期预报中是否有效,采用BP神经网络方法,建立了基于这三个磁场特征物理量简单的太阳质子事件短期(24 h)预报模型.模型在对2002年和2003年连续两年的样本检测中,有很高的准确率(2002年和2003年分别为90%,87.54%)和较高的质子事件报准率(2002年和2003年分别为60%,75%),从而为光球磁场特征物理量作为质子事件预报的有效因子提供了依据.
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关键词
太阳质子事件
质子事件短期预报
太阳光球磁场
磁场复杂性和非势性
BP神经网络
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Keywords
solar proton events
Short-term SPE forecast model
solar photospheric magnetic fields
Magnetic complexity and nonpoteniality
BP neural network
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分类号
P182.4
[天文地球—天文学]
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题名结合光球磁场特征物理量的质子事件短期预报
被引量：4
- 4
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作者
崔延美
李蓉
刘四清
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机构
中国科学院空间科学与应用研究中心
北京物资学院信息学院
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出处
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期436-440,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(10973020)
国家重点基础研究发展计划(2006CB806307)
中国科学院知识创新工程课题共同资助
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文摘
利用描述太阳活动区光球磁场复杂性和非势性特征的三个物理量(纵向磁场最大水平梯度|▽_hB_z|_m,强梯度中性线长度L,孤立奇点数目η)建立了质子事件短期预报模型,验证了磁场特征物理量对质子事件短期预报的有效性.目前已建立或使用的太阳质子事件短期预报模型中仍然没有正式将磁场特征物理量作为预报因子.由于太阳质子事件是小概率事件,其物理产生机制尚不完全清楚,这些预报模型往往存在虚报率偏高或报准率偏低的问题.本文试图将原有质子事件模型所用的传统因子与磁场特征物理量结合起来,利用神经网络方法建立一个更为有效的质子事件短期预报模型.利用1997-2001年的训练数据集1871个样本建立了输入层为传统预报因子的模型A以及输入层为传统预报因子和磁场特征物理量的模型B.通过对2002 2003年973个样本的测试数据集进行模拟预报发现,模型A与B在具有相同质子事件报准率的情况下,模型B的虚报率明显降低.这进一步验证了磁场特征物理量在质子事件短期预报中的作用,进而可以加强对太阳质子事件的实际预报能力.
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关键词
太阳质子事件
质子事件短期预报模型
太阳光球磁场
BP神经网络
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Keywords
solar proton events, SPE short-term forecast model, solar photospheric magnetic fields, BP neural network
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分类号
P353
[天文地球—空间物理学]
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题名利用神经网络预报太阳质子事件后的地磁扰动
被引量：1
- 5
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作者
范权福
田剑华
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机构
中国科学院空间科学与应用研究中心
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出处
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
1998年第4期329-335,共7页
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文摘
通过分析几十个典型太阳质子事件表明，具有以下特征的质子事件其后1－3天内一般有强烈地磁扰动发生：1．质子耀班级别和亮度较大（3B以上）；2．质子通量在上升阶段增加很快，而在下降阶段相对来说衰减也很快（尤其是在峰值附近）；3．电子通量远远大于质子通量并且和质子通量有相似的变化规律．在此基础上，利用神经网络预报太阳质子事件发生后3天内地磁扰动的趋势．
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关键词
太阳质子事件
地磁扰动
神经网络
预报
太阳风
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Keywords
Geomagnetic distrubance, solar proton event, neural network,Prediction
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分类号
P182.9
[天文地球—天文学]
P353.8
[天文地球—空间物理学]
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