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基于机器学习技术预报模型的太阳爆发事件预报方法

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摘要

本发明公开了一种基于机器学习技术预报模型的太阳爆发事件预报方法，包括：A、刻画太阳活动区磁场特性的步骤；B、建立太阳爆发事件预报模型的步骤。采用本发明的方法，能够利用太阳活动区光球矢量磁场测量，通过机器学习技术建立太阳爆发事件综合预报模型，从而实现太阳活动区相关的太阳耀斑和日冕物质抛射的综合预报。

1. 基于机器学习技术预报模型的太阳爆发事件预报方法 [P] . 中国专利： CN105303258B . 2019.04.02
2. 基于机器学习技术预报模型的太阳爆发事件预报方法 [P] . 中国专利： CN105303258A . 2016-02-03
3. MACHINE LEARNING BASED SOLAR POWER GENERATION PREDICTION APPARATUS AND METHOD THAT DOES NOT USE FUTURE METEOROLOGICAL FORECAST DATA [P] . 韩国专利： KR102092860B1 . 2020-03-24

机译：不使用未来气象预报数据的基于机器学习的太阳能发电预测装置和方法
4. AUTOMATED INPUT-OUTPUT MODULE VERIFICATION METHOD OF NUMERICAL WEATHER PREDICTION MODEL BASED ON TEST-DRIVEN DEVELOPMENT METHOD AND HARDWARE DEVICE PERFORMING THE SAME [P] . 韩国专利： KR20150057025A . 2015-05-28

机译：基于测试驱动开发方法和性能相同的硬件设备的数值天气预报模型自动输入输出模块验证方法
5. AUTOMATED INPUT-OUTPUT MODULE VERIFICATION METHOD OF NUMERICAL WEATHER PREDICTION MODEL BASED ON TEST-DRIVEN DEVELOPMENT METHOD AND HARDWARE DEVICE PERFORMING THE SAME [P] . 韩国专利： KR101528225B1 . 2015-06-12

机译：基于测试驱动开发方法和性能相同的硬件设备的数值天气预报模型自动输入输出模块验证方法