使用HMI磁图和强度图的残差网络极端太阳耀斑预测
太阳与恒星天体物理
2026-01-09 v3 人工智能
机器学习
摘要
太阳耀斑，尤其是C、M和X级耀斑，对卫星运行、通信系统和电网构成重大风险。我们提出了一种利用HMI强度图和磁图预测极端太阳耀斑的新方法。通过从强度图中检测太阳黑子并从磁图中提取磁场斑块，我们训练了一个残差网络（ResNet）来分类极端级耀斑。我们的模型表现出高精度，为预测极端太阳耀斑和改进空间天气预报提供了强大工具。此外，我们表明，与其他SDO AIA图像相比，HMI磁图为深度学习提供了更有用的数据，因为它能更好地捕捉预测耀斑强度的关键特征。本研究强调了识别磁场在太阳耀斑预测中的重要性，标志着太阳活动预测的重大进展，对减轻空间天气影响具有实际意义。
引用
@article{arxiv.2405.14750,
title = {Extreme Solar Flare Prediction Using Residual Networks with HMI Magnetograms and Intensitygrams},
author = {Juyoung Yun and Jungmin Shin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.14750},
year = {2026}
}