| 基于BP神经网络的太阳质子事件预报模型 |
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| 引用本文： | 李蓉,崔延美,贺晗.基于BP神经网络的太阳质子事件预报模型[J].科技信息,2009(18). |
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| 作者姓名： | 李蓉 崔延美 贺晗 |
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| 作者单位： | 北京物资学院信息学院;中国科学院空间科学与应用研究中心;中国科学院国家天文台; |
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| 基金项目： | 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 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 太阳质子事件 耀斑 隐层 神经元 权值 |
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