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基于卷积神经网络模型的太阳耀斑预报方法

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本发明公开了一种基于卷积神经网络模型的太阳耀斑预报方法，该预报方法包括：A、活动区原始观测数据的准备步骤；B、建立深度预报模型，采用卷积神经网络从观测数据中提取特征，并预报该活动区是否产生太阳耀斑。采用本发明的方法，能够直接将观测的原始数据作为该模型的输入，利用深度神经网络强大的学习能力，自动地从原始数据中提取用于太阳耀斑预报的预报因子，并建立相应的预报模型，从而利用其达到理想的预报能力。

著录项

公开/公告号CN105372723B

专利类型发明专利
公开/公告日2018-03-02

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院国家天文台;
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申请/专利号CN201510727599.3
发明设计人黄鑫;王华宁;戴幸华;
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申请日2015-10-30
分类号
代理机构北京汇泽知识产权代理有限公司;
代理人刘淑敏
地址 100012 北京市朝阳区大屯路甲20号
入库时间 2022-08-23 10:08:03

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-03-02

授权

授权
2016-03-30

实质审查的生效 IPC(主分类):G01W1/10 申请日:20151030

实质审查的生效
2016-03-02

公开

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