【摘 要】
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利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和后向传播（Back Propagation,BP）神经网络的方法,结合前23个太阳周期（1700—2008年）的周期特征数据,对第24和第25个太阳周的各个周期
【机 构】
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中国电力科学研究院,南京信息工程大学,中国科学院大气物理研究所
【基金项目】
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国家重大科学研究计划(2012CB957804)
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利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和后向传播（Back Propagation,BP）神经网络的方法,结合前23个太阳周期（1700—2008年）的周期特征数据,对第24和第25个太阳周的各个周期特征进行了预测,并且通过交叉验证算法得出两种方法都可达到最优。通过分析SVM与BP神经网络方法的预测结果,均表明第25个太阳周将会达到较强的强度,且大于第24个太阳周。此外,两种方法都预测出第25个太阳周的太阳黑子数在谷值年维持异常偏低,周期长度都会维持在10年左右。根据第24
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