[发明专利]一种基于3D卷积神经网络对太阳耀斑的爆发进行预报的方法有效
| 申请号： | 202011494983.0 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112558187B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 冯松;丁维奇 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G01W1/10 | 分类号： | G01W1/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明人从众知识产权代理有限公司 53204 | 代理人： | 陈波 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于3D卷积神经网络对太阳耀斑的爆发进行预报的方法，包括：1、采用连续观测数据构建观测数据立方体；2、采用训练集对3D卷积神经网络模型进行训练；3、将测试集输入训练的3D卷积神经网络模型进行预测。本发明通过将时间上连续的一系列太阳活动区图像进行定位、跟踪、截取和矫正，可以避免后续输入入至模型中的图片失真问题，使得结果更贴合实际，而将处理后的数据配合本申请特定的3D卷积神经网络，能够充分提取太阳连续观测数据中所包含的时序信息，从而捕捉活动区的演化过程信息，有效地提高了模型对太阳耀斑预报的准确性；同时，由于使用的是连续的太阳观测数据，有效降低了观测数据收集与整理工作的复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 太阳 耀斑 爆发 进行 预报 方法 | ||
【主权项】：
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