太阳耀斑是发生在局部区域的一种剧烈的爆发活动现象,可以在短时间内释放出大量的能量,引起局部区域的瞬时加热,向外发射各种电磁辐射,并伴随粒子辐射突然增强。
本研究采用了生成对抗网路,弥补了样本数量不足的耀斑类别,然后利用混合卷积神经网络,将hmi.M_720s中裁剪出的活动区视向磁图作为数据集,建立了耀斑预报模型M(下面两图分别表示生成对抗网络与混合卷积神经网络的训练过程 ...
生成对抗网络与混合卷积神经网络的训练过程其二
一系列的测试结果证明:
1、在无耀斑、C级、M级和X级耀斑预报中,M的真实技能统计(TSS)得分平均值为0.646、0.653和0.762,与以前的研究相比,分别提高了 ...
2、与模型M相比,Mrp对无耀斑、C级、M级、X级耀斑预测的TSS得分平均值分别提高了5.9%、9.4%、17.9%和13.1%,Mdp则提高了1.5 %、2.6 %、11.5 %和12.2 %。
由于一个太阳周中上升期的持续时间比下降期短,耀斑能量在这两个阶段的储存和耗散的物理过程可能表现出不同的时空演化行为,因此对第24太阳活动周的上升期和下降期分别建立耀斑预报模型是有价值的,且十分必要。