太阳耀斑预报深度学习建模中样本不均衡研究OA北大核心CSTPCD
Study of Sample Imbalance in Deep Learning Modeling of Solar Flare Forecasting
不同等级耀斑发生的频次存在数量级上的差别,使基于常规卷积神经网络的耀斑预报模型通常难以捕捉M和X类耀斑先兆特征,导致高等级耀斑预报精度低的问题.本文对于这种耀斑预报中的长尾分布问题,通过控制变量法讨论不同深度长尾学习方法对于耀斑预报精度提升.尝试从训练集优化、损失函数优化、网络权重优化等角度改进模型对于M和X类耀斑的预报性能.在SDO/HMI太阳磁图预报未来 24h耀斑的实验中,相比于常规方法训练的基准模型,改进模型在M和X类耀斑预报的精确率分别…查看全部>>
Solar flares,as violent eruptions occurring in the lower atmosphere of the Sun,exert signifi-cant impacts on human activities.Researchers globally have developed multiple prediction models for so-lar flares,employing empirical,physical,statistical,and other methodologies.There is an order of magni-tude difference in the occurrence of different classes of flares.This makes it difficult for traditional con-volutional neural network-based flare prediction model…查看全部>>
周俊;佟继周;李云龙;方少峰
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中国科学院国家空间科学中心 北京 100190||国家空间科学数据中心 北京 101407中国科学院国家空间科学中心 北京 100190||国家空间科学数据中心 北京 101407中国科学院国家空间科学中心 北京 100190||国家空间科学数据中心 北京 101407
地球科学
耀斑预报长尾分布残差神经网络
Flare predictionLong-tailed distributionResidual neural network
《空间科学学报》 2024 (2)
241-250,10
国家重点研发计划项目(2022YFF0711400)和中国科学院网信专项(CAS-WX2022SF-0103)共同资助
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