| 结合支持向量机和近邻法的太阳耀斑预报方法 |
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| 引用本文： | 李蓉,崔延美.结合支持向量机和近邻法的太阳耀斑预报方法[J].计算机工程与设计,2009,30(15). |
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| 作者姓名： | 李蓉 崔延美 |
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| 作者单位： | 1. 北京物资学院,信息学院,北京,101149
2. 中国科学院,空间科学与应用研究中心,北京,100190 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目，北京市属高等学校人才强教计划基金项目，北京市教育委员会科研基地建设摹金项目，北京市教育委员会科技计划基金项目 |
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| 摘 要： | 为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法(SVM-KNN方法)的太阳耀斑预报方法.将太阳耀斑预报问题看作一个模式识别问题,在此基础上建立新的预报方法.选择太阳活动区的特征参量作为预报因子,如果活动区未来48小时发生大于等于M级耀斑标识为正例样本,未发生耀斑为反例样本,由这些样本组成训练集代入SVM训练算法构造了耀斑预报模型.通过输入活动区的特征参量值,预报模型使用SVM-KNN分类算法预报该活动区未来2天内是否发生太阳耀斑.模拟预报结果表明,新方法比使用SVM方法具有较高的报准率,可以应用到其它太阳活动预报领域.
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| 关 键 词： | 支持向量机 核函数 最优分类超平面 预报因子 代表点 |
Solar flare forecasting method of combining support vector machine with nearest neighbors |
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| LI Rong,CUI Yanmei.Solar flare forecasting method of combining support vector machine with nearest neighbors[J].Computer Engineering and Design,2009,30(15). |
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| Authors: | LI Rong CUI Yanmei |
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| Keywords: | |
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