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为了提高太阳质子事件的预报精度,采用反向传播神经网络（BackPropagation,BP）建立太阳质子事件预报模型。预报模型是三层网络结构,输入层有6个神经元组成,分别对应预报因子的特征值;隐层设置3个神经元;输出层的一个单元对应于活动区是否爆发质子事件。模型选择描述活动区特征的参量作为预报因子。数据实验采用2002年的数据进行模拟预报,结果显示预报模型具有较高的报准率。