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摘要
利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和后向传播(Back Propagation,BP)神经网络的方法,结合前23个太阳周期(1700—2008年)的周期特征数据,对第24和第25个太阳周的各个周期特征进行了预测,并且通过交叉验证算法得出两种方法都可达到最优。通过分析SVM与BP神经网络方法的预测结果,均表明第25个太阳周将会达到较强的强度,且大于第24个太阳周。此外,两种方法都预测出第25个太阳周的太阳黑子数在谷值年维持异常偏低,周期长度都会维持在10年左右。根据第24个太阳周已经过去的特征验证,BP神经网络的结果与实际情况更为接近,预测太阳活动在2020开始进入第25个太阳周,在2025年达到峰值,峰值年强度比第24个太阳周偏强。
- 出版日期2016
- 单位中国电力科学研究院; 南京信息工程大学; 中国科学院大气物理研究所
