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基于机器学习方法的短期太阳爆发活动预报模型综述

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  • 万方数据
太阳爆发活动主要包括太阳耀斑、日冕物质抛射(coronal mass ejections,CME)和太阳质子事件(solar proton events,SPE),太阳爆发活动对空间天气和高技术领域有重要影响.太阳爆发活动短期预报是空间天气预报中一个活跃的研究领域.目前,数值的、统计的和机器学习的方法被用来建立太阳爆发活动预报模型.随着天基和地基观测设备的发展,积累了大量的太阳观测数据,数据驱动的太阳爆发活动预报模型取得了重大进展.本文介绍了机器学习算法在太阳爆发活动预报中的应用,总结了预报建模过程,概述了太阳爆发活动预报模型的进展,并展望了未来可能的研究方向.
Short-term solar eruptive activity prediction models based on machine learning approaches:A review

黄鑫、赵忠瑞、钟昱丰、徐龙、Marianna B.KORSÓS、R.ERDÉLYI

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宁波大学信息科学与工程学院,宁波 315211

中国科学院空间天气学国家重点实验室,国家空间科学中心,北京 100190

中国科学院大学天文与空间科学学院,北京 100049

北京元胞探索科技中心,北京 100190

Dipartimento di Fisica e Astronomia"Ettore Majorana",Università di Catania,Catania I 95123,Italy

Department of Astronomy,Eötvös Loránd University,Budapest H-1112,Hungary

Hungarian Solar Physics Foundation,Gyula H-5700,Hungary

Solar Physics & Space Plasma Research Center(SP2RC),School of Mathematics and Statistics,University of Sheffield,Sheffield S3 7RH,UK

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太阳耀斑 日冕物质抛射 太阳质子事件 机器学习 预报模型

2024

10.1360/N072023-0208

中国科学(地球科学)
中国科学院

中国科学(地球科学)

CSTPCD北大核心
影响因子：1.828
ISSN：1674-7240
年,卷(期)：2024.54(12)
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