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| 1 | 应用机器学习方法的太阳质子事件短期预报模型显示文摘本文选取三个描述太阳活动区磁场复杂性和非势性的特征物理量纵向磁场最大水平梯度|-hBz|m,强梯度中性线长度L,孤立奇点数目η.对这三个参量统计计算后结果作为预报因子,应用支持向量机作为预报方法建立一个基于磁场特征物理量的太阳质子事件短期预报模型,该模型可以预报活动区未来24小时是否爆发太阳质子事件.2002和2003年连续两年的样本检测并和基于传统预报因子的模型进行了比对,结果显示预报模型具有较高的准确率和较低的虚报率,从而验证了太阳光球磁场参量作为太阳质子事件预报因子的有效性. | 李蓉 崔延美 | 2010 | 中国科学:物理学、力学、天文学2010，40，7： | 6 |
| 2 | 基于统计学习技术的太阳质子事件预报模型显示文摘结合太阳耀斑与日冕物质抛射参量作为预报因子建立太阳质子事件预报模型。描述太阳耀斑的三个特征参量包括耀斑峰值流量、持续时间和耀斑维度;太阳质子事件的三个特征参量分别为CME宽度、CME速度和测量位置角度。首先使用信息增益率评价各参量对质子事件发生的重要度,结果表明相比于耀斑峰值流量和持续时间,CME宽度和速度对质子事件发生具有更高的重要性。基于上述参量,应用线性Logistic回归方法建立质子事件预报模型。对模型进行检测并与只选用耀斑参量的预报模型的预报结果进行比较,结果显示采用耀斑结合CME参量的预报模型具有较高的预报准确率和较低的虚报率,尤其对于质子事件发生的报准率提高较多(67.5%上升到90%)。实验结果验证CME参量作为预报因子的有效性。 | 李蓉 黄鑫 崔延美 | 2014 | 科学技术与工程2014，22，28： | 0 |
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