論文の概要: Incorporating Polar Field Data for Improved Solar Flare Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01730v1
- Date: Sun, 4 Dec 2022 03:06:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 18:27:46.980720
- Title: Incorporating Polar Field Data for Improved Solar Flare Prediction
- Title(参考訳): 太陽フレア予測のための極域データの導入
- Authors: Mehmet Aktukmak, Zeyu Sun, Monica Bobra, Tamas Gombosi, Ward B.
Manchester, Yang Chen and Alfred Hero
- Abstract要約: 機械学習モデルを用いて太陽フレア予測性能を向上させるため、太陽の北と南の極域強度に関連するデータを活用することを検討する。
実験の結果,太陽フレア予測における極域データの有用性が示唆され,ハイドケスキルスコア(HSS2)は最大10.1%向上した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.035275738176107
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we consider incorporating data associated with the sun's north
and south polar field strengths to improve solar flare prediction performance
using machine learning models. When used to supplement local data from active
regions on the photospheric magnetic field of the sun, the polar field data
provides global information to the predictor. While such global features have
been previously proposed for predicting the next solar cycle's intensity, in
this paper we propose using them to help classify individual solar flares. We
conduct experiments using HMI data employing four different machine learning
algorithms that can exploit polar field information. Additionally, we propose a
novel probabilistic mixture of experts model that can simply and effectively
incorporate polar field data and provide on-par prediction performance with
state-of-the-art solar flare prediction algorithms such as the Recurrent Neural
Network (RNN). Our experimental results indicate the usefulness of the polar
field data for solar flare prediction, which can improve Heidke Skill Score
(HSS2) by as much as 10.1%.
- Abstract(参考訳): 本稿では,太陽の北および南の極地強度に関連するデータを取り込んで,機械学習モデルを用いた太陽フレア予測性能を向上させることを検討する。
太陽の光球磁場の活性領域からの局所データを補足するために使用すると、極地データは予測者に大域的な情報を提供する。
このようなグローバルな特徴は、これまで次世代の太陽周期の強度を予測するために提案されてきたが、本稿では、個々の太陽フレアの分類に利用することを提案する。
極域情報を活用できる4種類の機械学習アルゴリズムを用いて,hmiデータを用いて実験を行う。
さらに, 極域データを簡易かつ効果的に組み込むことができ, リカレントニューラルネットワーク(recurrent neural network, rnn)などの最新の太陽フレア予測アルゴリズムによるオンパリティ予測性能を提供する, 専門家モデルの新たな確率的混合を提案する。
実験の結果,太陽フレア予測における極域データの有用性が示唆され,ハイドケスキルスコア(HSS2)は最大10.1%向上した。
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