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提出了一个基于长短期记忆神经网络的耀斑预报模型,利用过去24 h太阳活动区的磁场变化时序构建样本,通过长短期记忆神经网络对磁场特征时序演化进行分析,预报未来48 h内是否发生≥M级别耀斑事件。使用的数据集为2010年5月到2017年5月所有活动区样本,选取了SDO/HMI SHARP的10个磁场特征参量。在建模过程中通过XGBoost方法选取权重、增益率和覆盖率均较高的6个特征参量作为输入参数。通过测试对比,模型的虚报率和准确率与传统机器学习模型相近,报准率和临界成功指数分别为0.7483和0.7402,优于传统机器学习模型。模型总体效果优于传统机器学习模型。 相似文献
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太阳质子事件是一种由太阳活动爆发时喷射并传播到近地空间的高能粒子引起的空间天气现象。这些高能粒子会对航天器和宇航员产生严重危害,对太阳质子事件进行准确的短期预报是航天活动灾害预防的重要内容。针对当前主要预报模型中普遍存在的高虚报率问题,提出了一种基于集成学习的太阳质子事件短期预报方法,利用第23个太阳活动周数据,建立了一种集成8种机器学习模型的太阳质子事件短期预报系统。实验结果表明,本文方法在取得了80.95%的报准率的同时,将虚报率降低至19.05%,相比现有的预报系统具有较为明显的优势。 相似文献
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386.
X射线脉冲星导航是一种新兴的航天器自主导航方法,脉冲相位是其基本测量量。然而,现有的在轨航天器脉冲相位估计方法计算量大,阻碍了X射线脉冲星导航的工程应用。为了减少脉冲相位估计的计算量,提出了一种基于太阳信息辅助的深空探测器脉冲相位估计方法。通过太阳信息粗略地消除航天器轨道运动的影响,并推导了对应的脉冲星相位计算公式。在此基础上,提出了一种X射线脉冲星/太阳信息深组合导航方法,并通过仿真验证了太阳信息辅助脉冲相位估计方法和组合导航方法的性能。仿真结果表明,所提出的脉冲相位估计方法在保证精度的前提下具有更小的计算量。此外,对于深空探测器,所提出的组合导航方法的位置误差相比于仅使用太阳信息导航的方法降低了70.1%。 相似文献
387.
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389.
太阳对地球气候和空间天气影响十分巨大,太阳耀斑爆发时可将宇宙粒子喷射抵达地球而中断卫星通信,甚至导致地面供电中断。最新的研究也表明,地球气候为宇宙星体相互作用所致,而太阳对其影响首当其冲,所以监控和研究太阳的活动性十分重要。 相似文献