【摘 要】
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为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法（SVM-KNN方法）的太阳耀斑预报方法。将太阳耀斑预报问题看作一个模式识别问题,在此基础上建立新的预报
【机 构】
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北京物资学院信息学院,中国科学院空间科学与应用研究中心
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为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法（SVM-KNN方法）的太阳耀斑预报方法。将太阳耀斑预报问题看作一个模式识别问题,在此基础上建立新的预报方法。选择太阳活动区的特征参量作为预报因子,如果活动区未来48小时发生大于等于M级耀斑标识为正例样本,未发生耀斑为反例样本,由这些样本组成训练集代入SVM训练算法构造了耀斑预报模型。通过输入活动区的特征参量值,预报模型使用SVM-KNN分类算法预报该活动区未来2天内是否发生太阳耀斑。模拟预报结果表明,新方法比使用SVM方法具有较高的报准
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