論文の概要: Predictive Modeling of Coronal Hole Areas Using Long Short-Term Memory Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06732v7
• Date: Wed, 19 Jun 2024 22:08:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 20:47:12.455516
• Title: Predictive Modeling of Coronal Hole Areas Using Long Short-Term Memory Networks
• Title（参考訳）: 長期記憶ネットワークを用いたコロナホール領域の予測モデリング
• Authors: Juyoung Yun,
• Abstract要約: 太陽上に存在するコロナホールは 磁場線と 比較的低温で区別される 本研究は、コンピュータビジョンを利用して、コロナホール領域をピンポイントし、太陽ダイナミクス観測所の画像を用いてその次元を推定する。 本研究は, コロナホールの面積に関する時系列データから, コロナホールの挙動のパターンを明らかにすることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In the era of space exploration, the implications of space weather have become increasingly evident. Central to this is the phenomenon of coronal holes, which can significantly influence the functioning of satellites and aircraft. These coronal holes, present on the sun, are distinguished by their open magnetic field lines and comparatively cooler temperatures, leading to the emission of solar winds at heightened rates. To anticipate the effects of these coronal holes on Earth, our study harnesses computer vision to pinpoint the coronal hole regions and estimate their dimensions using imagery from the Solar Dynamics Observatory (SDO). Further, we deploy deep learning methodologies, specifically the Long Short-Term Memory (LSTM) approach, to analyze the trends in the data related to the area of the coronal holes and predict their dimensions across various solar regions over a span of seven days. By evaluating the time series data concerning the area of the coronal holes, our research seeks to uncover patterns in the behavior of coronal holes and comprehend their potential influence on space weather occurrences. This investigation marks a pivotal stride towards bolstering our capacity to anticipate and brace for space weather events that could have ramifications for Earth and its technological apparatuses.
• Abstract（参考訳）: 宇宙探査の時代には、宇宙の天気の影響がますます明白になっている。 これの中心はコロナホールの現象であり、衛星や航空機の機能に大きな影響を及ぼす可能性がある。 これらのコロナホールは、太陽上に存在しているが、その開放磁場線と比較的低温によって区別され、太陽風の放出が上昇する。 これらのコロナホールが地球に与える影響を予測するために、我々の研究はコンピュータビジョンを利用して、コロナホール領域を特定し、ソーラー・ダイナミクス・オブザーバ(SDO)の画像を用いてその次元を推定する。 さらに, 深層学習手法, 特にLong Short-Term Memory (LSTM) アプローチを展開し, コロナホールの面積に関するデータの動向を分析し, それらの次元を7日間にわたって予測する。 本研究は, コロナホールの面積に関する時系列データから, コロナホールの挙動のパターンを明らかにし, 宇宙気象への影響を解明することを目的とする。 この調査は、地球とその技術機器に影響を及ぼす可能性のある宇宙天気の出来事を予想し、補う能力を高めるための重要な一歩となる。

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