基于RBF人工神经网络的X级以上太阳耀斑预报研究

来源 :西北师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:curtises
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采用第23太阳活动周 X 级以上耀斑的数据,通过回归分析、Gauss 拟合和 RBF 人工神经网络等方法对 X 级以上耀斑进行预报研究.结果表明,将黑子群的位置、卡灵顿经度、耀斑爆发时间与黑子群达到最大面积的时间关系、每7d 黑子群的最大面积、太阳耀斑流量的积分值、CME速度和 F10.7射电流量7个预报因子作为参量对 RBF人工神经网络预报模型进行训练,训练后建立的 RBF模型的输出结果和训练数据的相关系数高达98%,对耀斑强度的预报结果与观测结果的误差在0.5以内,预报模型符合耀斑短期预报的要求.
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