基于BP神经网络的太阳质子事件预报模型  

作　　者：李蓉[1] 崔延美[2] 贺晗[3] 

机构地区：[1]北京物资学院信息学院 [2]中国科学院空间科学与应用研究中心 [3]中国科学院国家天文台

出　　处：《科技信息》2009年第18期25-25,27,共2页Science & Technology Information

基　　金：北京市属高等学校人才强教计划资助项目(项目编号:PHR200906210);北京市教育委员会科研基地建设项目(WYJD200902);北京市教育委员会科技计划项目(KM200810037001);国家自然科学基金重点项目(10673017)资助

摘　　要：为了提高太阳质子事件的预报精度,采用反向传播神经网络(BackPropagation,BP)建立太阳质子事件预报模型。预报模型是三层网络结构,输入层有6个神经元组成,分别对应预报因子的特征值;隐层设置3个神经元;输出层的一个单元对应于活动区是否爆发质子事件。模型选择描述活动区特征的参量作为预报因子。数据实验采用2002年的数据进行模拟预报,结果显示预报模型具有较高的报准率。

关 键 词：太阳质子事件 耀斑 隐层 神经元 权值 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] P182.52[自动化与计算机技术—控制科学与工程]