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基于集成学习的太阳质子事件短期预报方法
文献摘要：
太阳质子事件是一种由太阳活动爆发时喷射并传播到近地空间的高能粒子引起的空间天气现象.这些高能粒子会对航天器和宇航员产生严重危害,对太阳质子事件进行准确的短期预报是航天活动灾害预防的重要内容.针对当前主要预报模型中普遍存在的高虚报率问题,提出了一种基于集成学习的太阳质子事件短期预报方法,利用第23个太阳活动周数据,建立了一种集成8种机器学习模型的太阳质子事件短期预报系统.实验结果表明,本文方法在取得了80.95％的报准率的同时,将虚报率降低至19.05％,相比现有的预报系统具有较为明显的优势.
文献关键词：
太阳质子事件;短期预报;集成学习;虚报率
中图分类号：
作者姓名：
宫哲;邹自明;陆阳
作者机构：
中国科学院国家空间科学中心 北京 100190;中国科学院大学 北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]宫哲;邹自明;陆阳-.基于集成学习的太阳质子事件短期预报方法)[J].空间科学学报,2022(03):340-345
A类：
B类：
集成学习,太阳质子事件,短期预报,预报方法,动爆,喷射,播到,近地空间,空间天气,天气现象,子会,航天器,宇航员,严重危害,灾害预防,预报模型,虚报率,太阳活动周,机器学习模型,预报系统
AB值：
0.3147
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