【摘 要】
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太阳黑子变化是太阳强磁扰动的表征。结合长短期记忆单元神经网络和一维卷积神经网络预测太阳黑子变化，使用3种不同的数据集，分别为1700—2020年年均太阳黑子数（yearly mean sunspot number, YSSN）、1749—2021年月均太阳黑子数（monthly mean sunspot number, MSSN）和1874—2021年月均太阳黑子面积（monthly mean s
【机 构】
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中国科学院大学地球与行星科学学院中国科学院计算地球动力学重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学联合基金（U1839207）； 国家自然科学基金（41774106）； 国家杰出青年科学基金（41725017）资助；
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太阳黑子变化是太阳强磁扰动的表征。结合长短期记忆单元神经网络和一维卷积神经网络预测太阳黑子变化，使用3种不同的数据集，分别为1700—2020年年均太阳黑子数（yearly mean sunspot number, YSSN）、1749—2021年月均太阳黑子数（monthly mean sunspot number, MSSN）和1874—2021年月均太阳黑子面积（monthly mean sunspot area, MSSA）。首先，基于YSSN数据集，预测得到2021年YSSN以及第25太阳周YSSN,2025年预测值达到最大，其值为163.4;其次，基于MSSN数据集，预测得到2021年6月MSSN以及第25太阳周MSSN,2024年10月预测值达到最大，其值为245.9;接着，基于MSSA数据集，预测得到2021年6月MSSA,其值为73.1;最后，基于MSSA数据集，将纬度划分为13个分区，发现可以重建太阳黑子蝴蝶图。以上均表明神经网络方法为探测太阳黑子变化提供了新的解决思路。
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