您的位置: 专家智库 > >

国家自然科学基金(11273031)

作品数:6 被引量:8H指数:3
相关作者:李蓉朱杰崔延美黄鑫更多>>
相关机构:北京物资学院中国科学院中国科学院国家天文台更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:天文地球更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇天文地球

主题

  • 5篇耀斑
  • 5篇太阳耀斑
  • 2篇活动区
  • 2篇SOLAR_...
  • 1篇多层感知器
  • 1篇信息增益
  • 1篇信息增益率
  • 1篇学习矢量量化
  • 1篇亚暴
  • 1篇质子事件
  • 1篇日冕
  • 1篇日冕物质抛射
  • 1篇矢量
  • 1篇矢量量化
  • 1篇树算法
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇太阳黑子
  • 1篇太阳黑子数
  • 1篇太阳活动
  • 1篇太阳活动区

机构

  • 3篇北京物资学院
  • 2篇中国科学院
  • 2篇中国科学院国...

作者

  • 3篇李蓉
  • 2篇崔延美
  • 2篇朱杰
  • 2篇黄鑫

传媒

  • 3篇Resear...
  • 2篇科学通报
  • 1篇科学技术与工...

年份

  • 1篇2016
  • 2篇2014
  • 3篇2013
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
Solar flare prediction using highly stressed longitudinal magnetic field parameters被引量:3
2013年
Three new longitudinal magnetic field parameters are extracted from SOHO/MDI magnetograms to characterize properties of the stressed magnetic field in active regions, and their flare productivities are calculated for 1055 active regions. We find that the proposed parameters can be used to distinguish flaring samples from non-flaring samples. Using the long-term accumulated MDI data, we build the solar flare prediction model by using a data mining method. Furthermore, the decision boundary, which is used to divide flaring from non-flaring samples, is determined by the decision tree algorithm. Finally, the performance of the prediction model is evaluated by 10-fold cross validation technology. We conclude that an efficient solar flare prediction model can be built by the proposed longitudinal magnetic field parameters with the data mining method.
Xin HuangHua-Ning Wang
关键词:太阳耀斑决策树算法纵向磁场SOHO
结合活动区光球磁场参量和黑子参量的太阳耀斑预报模型被引量:3
2013年
尝试将太阳活动区磁场特征物理量与黑子参量结合起来研究太阳耀斑短期预报,探讨综合预报因子在耀斑预报中有效性.太阳黑子参量选取黑子面积、磁分型、Macintosh分型;活动区光球磁场特征物理量选择纵向磁场最大水平梯度、强梯度中性线长度、孤立奇点数目.首先对上述参量的原始数据集通过产率拟合得到规范化的建模数据集,应用多层感知机神经网络方法建立耀斑预报模型.将综合预报模型的预报结果和单独采用黑子数据和磁场参量的两个模型进行了比对,结果显示二者相结合的预报模型的预报准确率有所提高,同时虚报率有所下降.
李蓉朱杰崔延美
关键词:太阳耀斑多层感知器
Solar flare forecasting based on sequential sunspot data被引量:3
2013年
It is widely believed that the evolution of solar active regions leads to solar flares. However, information about the evolution of solar active regions is not employed in most existing solar flare forecasting models. In the current work, a shortterm solar flare forecasting model is proposed, in which sequential sunspot data, including three days of information about evolution from active regions, are taken as one of the basic predictors. The sunspot area, the McIntosh classification, the magnetic classification and the radio flux are extracted and converted to a numerical format that is suitable for the current forecasting model. Based on these parameters, the sliding-window method is used to form the sequential data by adding three days of information about evolution. Then, multi-layer perceptron and learning vector quantization are employed to predict the flare level within 48 h. Experimental results indicate that the performance of the proposed flare forecasting model works better than previous models.
Rong LiJie Zhu
关键词:太阳黑子数太阳耀斑太阳活动区学习矢量量化
A substorm-associated enhancement in the XUV radiation measuring channel observed by ESP/EVE/SDO
2016年
Comparing the ESP/EVE/SDO flux data of 2011 Feb 6,with the counterparts of XRS/GOES and SEM/SOHO,we find that there is an enhancement that is not apparent in the two latter datasets.The enhancement,possibly regarded as a flare at first glimpse,nevertheless,does not involve an energy-release from the Sun.Based on the enhancement,we combine data from SXI/GOES 15 into a synthesized analysis,and concluded that it arises from a particle-associated enhancement in the channel that measures XUV radiation.Paradoxically,it seems to be somewhat of a particle-avalanching process.Prior to the event,a moderate geomagnetic storm took place.Subsequently,while the event is proceeding,a geomagnetic substorm is simultaneously observed.Therefore,the particles,though unidentified,are probably energetic electrons induced by substorm injection.
Yan YanHua-NingWangChao ShenZhan-Le Du
关键词:磁层亚暴
基于统计学习技术的太阳质子事件预报模型
2014年
结合太阳耀斑与日冕物质抛射参量作为预报因子建立太阳质子事件预报模型。描述太阳耀斑的三个特征参量包括耀斑峰值流量、持续时间和耀斑维度;太阳质子事件的三个特征参量分别为CME宽度、CME速度和测量位置角度。首先使用信息增益率评价各参量对质子事件发生的重要度,结果表明相比于耀斑峰值流量和持续时间,CME宽度和速度对质子事件发生具有更高的重要性。基于上述参量,应用线性Logistic回归方法建立质子事件预报模型。对模型进行检测并与只选用耀斑参量的预报模型的预报结果进行比较,结果显示采用耀斑结合CME参量的预报模型具有较高的预报准确率和较低的虚报率,尤其对于质子事件发生的报准率提高较多(67.5%上升到90%)。实验结果验证CME参量作为预报因子的有效性。
李蓉黄鑫崔延美
关键词:太阳质子事件太阳耀斑日冕物质抛射信息增益率LOGISTIC回归
太阳耀斑预报研究进展被引量:2
2014年
太阳耀斑是指发生在太阳表面局部区域中突然和大规模的能量释放过程.它是空间环境的主要扰动源,对地球空间环境造成很大影响.太阳耀斑预报是空间天气预报的重要组成部分,对其研究具有重要的实用价值和科学意义.现有的大部分太阳耀斑预报模型是从观测数据提取预报因子,利用各种统计和数据挖掘技术建立预报因子与耀斑发生之间的关系模型,利用建立的模型对未来时间的耀斑发生进行预报.在预报研究中,预报因子、预报方法和预报模型是3个主要研究领域.其中预报因子的选取和数据处理尤为重要,是建立预报模型的前期工作.预报因子主要采用太阳黑子、磁场参量和分形因子等.预报方法包括统计方法、机器学习方法和数据同化方法.统计方法在早期的耀斑预报建模中用的较多,随着数据挖掘技术的发展,越来越多的机器学习方法应用到预报模型中并取得了较好效果.而近期发展的数据同化方法有更好的模型修正能力.预报模型早期基本使用静态模型,后来发展起来的动态模型具有更强的优势;而自组织临界模型在物理方面给了耀斑发生更多的解释.本文分别从这3个方面总结了耀斑预报的研究进展,结合中国科学院国家天文台太阳活动预报中心的工作,评述了一些重要的研究成果.最后,对未来的研究方向进行了总结和展望.
李蓉朱杰黄鑫
关键词:太阳耀斑数据挖掘
共1页<1>
聚类工具0