地球同步轨道区位于地球的外辐射带，这里分布着较高通量的高能粒子以及宇宙射线。同时这里也是人造卫星分布最为密集的区域之一。据统计，目前有400多颗同步地球轨道卫星位于该区域。因此，对地球同步轨道区的空间环境的监测和预警具有重要的意义。高能电子通量的变化受多种因素影响，时空变化非常复杂，需要对不同种类的数据进行统计分析，才能形成构建模式的基础。本文通过分析GOES卫星测量得到的E>2MeV能道的电子通量与地磁Ap指数、太阳风数据的关系，构建了基于径向基函数（RBF）神经网络模型框架，对GOES^-12卫星所处的地球同步轨道高能电子通量进行了提前1天的预报，得到的2008^-2010年3年数据预测结果的预测效率（PE）分别为0.766、0.808和0.882。此外,我们还发现在GOES^-12卫星E>2MeV能道高能电子达到108cm^-2·day^-1·sr^-1以上时，风云2D卫星的测量数据同时达到108cm^-2·day^-1·sr^-1以上的比例达到90%左右，这主要是由于同步轨道不同位置高能电子受磁暴扰动的时间一致性所造成的。因此可以将高能电子通量达到108cm^-2·day^-1·sr^-1作为预警线，在GOES卫星预测结果的基础上，对我国上空的地球同步轨道卫星可能遭遇到的恶劣高能电子环境进行预报，这种方法具有很好的应用价值。除了依靠GOES卫星的预报值来对风云2D卫星进行预警之外，我们还用风云2D卫星自身的数据对E>2MeV能道高能电子通量建立了预测模型。我们通过对卫星数据的统计分析发现，风云2D卫星与GOES^-13卫星的高能粒子数据的变化规律非常相似，都有很好的昼夜周期变化特性，二者日通量变化也显示出很好的27天重现特征，并且通量大小也具有较好的相关性。因此我们希望将对GOES卫星高能电子进行预测的神经网络模型运用到风云2D卫星上去。最终我们应用径向基（RBF）神经网络建立了一个E>2MeV能道高能电子通量预测模型，对风云2D卫星高能电子通量进行了提前量为1天的预测，2010年和2011年E>2MeV能道高能电子通量的预测效率分别达到0.73和0.75，平均误差为0.024和0.019，与国际同类模式对GOES卫星高能电子通量预测水平相当。这说明风云2D卫星E>2MeV能道高能电子通量探测结果可信度较高，对风云2D卫星E>2MeV能道高能电子通量的预测方法具有一定的时效性，可以用于高能电子暴的预警以及研究工作。对于太阳X射线耀斑的预报工作，这里我们分为两部分，一是对耀斑峰值X射线通量的预测，二是对耀斑下降段持续时间的预测。本文采用GOES-8上第23太阳周软X射线通量的数据，通过数值拟合的方法对X级耀斑的峰值大小以及X级耀斑的结束时间进行预测。利用这种方法对第23太阳周中的X级耀斑进行分析，最多可以提前17分钟预测出X级耀斑的峰值大小，在预测X级耀斑结束时间时，预测的X级耀斑结束时间最多可以提前60分钟左右，从预报结果来看，预报方法具有一定的有效性和实用性。