应用数据挖掘技术的短期太阳耀斑预报模型  

Short-term solar flare forecasting model using datamining technique

作　　者：李蓉[1] 崔延美[2] 

机构地区：[1]北京物资学院,北京101149 [2]中国科学院空间科学与应用研究中心,北京100190

出　　处：《中国科学：物理学、力学、天文学》2011年第11期1342-1350,共9页Scientia Sinica Physica,Mechanica & Astronomica

基　　金：国家自然科学基金(编号:10973020);北京市属高等学校人才强教计划资助项目(编号:PHR200906210);北京市教育委员会科研基地建设项目(编号:WYJD200902);北京市教育委员会科技计划项目(编号:KM200810037001)资助

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.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.

关 键 词：太阳耀斑 黑子数据 预报因子 决策树 分类规则 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]