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结合主成分分析和支持向量机的太阳耀斑预报模型

文献类型:期刊论文

作者袁飞3; 林佳本2; 邓元勇3; 郭晶晶3; 王刚1; 曾真2; 王丙祥2
刊名科学通报
出版日期2016
卷号61期号:20页码:2316
ISSN号0023-074X
英文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 McIntosh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.
语种英语
源URL[http://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/43671]  
专题中国科学院国家天文台
作者单位1.北京交通大学
2.中国科学院国家天文台
3.中国科学院大学
推荐引用方式
GB/T 7714
袁飞,林佳本,邓元勇,等. 结合主成分分析和支持向量机的太阳耀斑预报模型[J]. 科学通报,2016,61(20):2316.
APA 袁飞.,林佳本.,邓元勇.,郭晶晶.,王刚.,...&王丙祥.(2016).结合主成分分析和支持向量机的太阳耀斑预报模型.科学通报,61(20),2316.
MLA 袁飞,et al."结合主成分分析和支持向量机的太阳耀斑预报模型".科学通报 61.20(2016):2316.

入库方式: OAI收割

来源:国家天文台

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