应用数据挖掘技术的短期太阳耀斑预报模型

	应用数据挖掘技术的短期太阳耀斑预报模型
	李蓉; 崔延美
刊名	中国科学. 物理学, 力学, 天文学
	2011
卷号	41 期号:11 页码:1342-1350
关键词	太阳耀斑黑子数据预报因子决策树分类规则
ISSN号	1674-7275
其他题名	Short-term solar flare forecasting model using datamining technique
通讯作者	lirong@bao.ac.cn
中文摘要	为了进一步探讨太阳耀斑与太阳黑子参量的关系,本文采集了大规模的活动区黑子数据,统计其与耀斑发生的产率关系,应用得到的拟和公式对原始数据计算得到规范化后的数据集。在此基础上使用数据挖掘技术对黑子耀斑数据建立决策树模型和建立分类规则,具体描述了黑子数据和太阳耀斑之间的相关性。最后应用这两种技术对活动区未来48h是否爆发耀斑给出了预报,预报结果具有较高的准确率和较低的虚报率。
英文摘要	In order to study the correlation between the solar and sunspot parameters,a large scale of sunspots is collected,and the productivities with flare are calculated in this paper.After putting the original data into the fitting formula,the normalized data is obtained.Based on these data,decision tress and classification rule are constructed using datamining techniques,which describe concretely the correlation of sunspot and flare.Finally,these two modules give a forecasting about whether burst solar flare in region in future 48 hours.The results show a higher accuracy rate and a lower false alarm rate.
学科主题	空间环境
收录类别	CSCD
资助信息	国家自然科学基金; 北京市属高等学校人才强教计划资助项目; 北京市教育委员会科研基地建设项目; 北京市教育委员会科技计划项目资助
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:4424199
公开日期	2014-12-15
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.nssc.ac.cn/handle/122/2894]
专题	国家空间科学中心_空间环境部
推荐引用方式 GB/T 7714	李蓉,崔延美. 应用数据挖掘技术的短期太阳耀斑预报模型[J]. 中国科学. 物理学, 力学, 天文学,2011,41(11):1342-1350.
APA	李蓉,&崔延美.(2011).应用数据挖掘技术的短期太阳耀斑预报模型.中国科学. 物理学, 力学, 天文学,41(11),1342-1350.
MLA	李蓉,et al."应用数据挖掘技术的短期太阳耀斑预报模型".中国科学. 物理学, 力学, 天文学 41.11(2011):1342-1350.