使用 Wasserstein Transformer 预测地磁暴与 Kp 指数
机器学习
2025-04-01 v1 图像与视频处理
数学物理
math.MP
摘要
准确预测地磁活动具有重要意义。在这项工作中，我们提出了一个新颖的基于多模态 Transformer 的框架，通过整合卫星测量、太阳图像和 KP 时间序列等异构数据源，来预测 3 天和 5 天的行星 Kp 指数。一项关键创新是将 Wasserstein 距离引入 Transformer 和损失函数中，以对齐跨模态的概率分布。与 NOAA 模型的对比实验展示了其性能，准确捕捉了地磁活动的平静期和风暴期。本研究强调了将机器学习技术与传统模型相结合以改进实时预报的潜力。
引用
@article{arxiv.2503.23102,
title = {The geomagnetic storm and Kp prediction using Wasserstein transformer},
author = {Beibei Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.23102},
year = {2025}
}