使用支持向量机回归预测太阳耀斑大小及耀斑发生时间
太阳与恒星天体物理
2015-11-09 v1
摘要
我们使用 38 个描述光球磁场磁场复杂性的特征，研究了太阳耀斑大小及耀斑发生时间的预测。本工作使用支持向量回归，构建了从 38 维特征空间到代表耀斑大小或耀斑发生时间的连续值标签向量的映射。当我们仅考虑耀斑区域时，发现估计耀斑大小的平均误差约为半个 *地球静止业务环境卫星* (*GOES*) 等级。当我们额外考虑非耀斑区域时，发现平均误差增加至约 3/4 个 *GOES* 等级。我们还在同时包含耀斑和非耀斑区域的实验中对回归得到的耀斑大小进行了阈值处理，发现耀斑预测的真阳性率为 0.69，真阴性率为 0.86。这两个大小回归实验的结果在广泛的预测时间窗口内保持一致，表明磁场复杂性特征可能在耀斑活动发生很久之前就在外观上具有持续性。我们在耀斑发生时间回归问题中约 40 小时的较大误差率支持了这一点。本文考虑的 38 个磁场复杂性特征似乎对耀斑大小具有判别潜力，但它们在时间上的持续性使其对耀斑发生时间问题的判别能力较弱。
引用
@article{arxiv.1511.01941,
title = {Prediction of Solar Flare Size and Time-to-Flare Using Support Vector Machine Regression},
author = {Laura E. Boucheron and Amani Al-Ghraibah and R. T. James McAteer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.01941},
year = {2015}
}
备注
http://iopscience.iop.org/article/10.1088/0004-637X/812/1/51/meta