論文の概要: Ensemble Learning for CME Arrival Time Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00258v1
• Date: Sat, 29 Apr 2023 13:35:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 16:11:33.368852
• Title: Ensemble Learning for CME Arrival Time Prediction
• Title（参考訳）: CME適応時間予測のためのアンサンブル学習
• Authors: Khalid A. Alobaid, Jason T. L. Wang
• Abstract要約: 地球に向いたコロナ質量放出(CME)は、人間のシステムに深刻な影響をもたらす可能性がある。 本研究では,太陽から地球へのCMEの到着時刻を予測するため,CMETNetというアンサンブル学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.055949720959582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Sun constantly releases radiation and plasma into the heliosphere. Sporadically, the Sun launches solar eruptions such as flares and coronal mass ejections (CMEs). CMEs carry away a huge amount of mass and magnetic flux with them. An Earth-directed CME can cause serious consequences to the human system. It can destroy power grids/pipelines, satellites, and communications. Therefore, accurately monitoring and predicting CMEs is important to minimize damages to the human system. In this study we propose an ensemble learning approach, named CMETNet, for predicting the arrival time of CMEs from the Sun to the Earth. We collect and integrate eruptive events from two solar cycles, #23 and #24, from 1996 to 2021 with a total of 363 geoeffective CMEs. The data used for making predictions include CME features, solar wind parameters and CME images obtained from the SOHO/LASCO C2 coronagraph. Our ensemble learning framework comprises regression algorithms for numerical data analysis and a convolutional neural network for image processing. Experimental results show that CMETNet performs better than existing machine learning methods reported in the literature, with a Pearson product-moment correlation coefficient of 0.83 and a mean absolute error of 9.75 hours.
• Abstract（参考訳）: 太陽は常に放射とプラズマをヘリウム圏に放出する。 散発的に太陽はフレアやコロナ質量放出(cmes)のような太陽の噴火を起こす。 CMEは大量の質量と磁束を輸送する。 地球指向のCMEは、人間のシステムに深刻な影響をもたらす可能性がある。 電力網、パイプライン、衛星、通信を破壊できる。 したがって、人体システムへのダメージを最小限に抑えるためには、正確な監視と予測が重要である。 本研究では,太陽から地球へのCMEの到着時刻を予測するため,CMETNetというアンサンブル学習手法を提案する。 我々は,1996年から2021年までの2つの太陽周期,#23と#24の噴火事象を,合計363個の地球効率CMEを用いて収集・統合した。 予測に使用されるデータには、SOHO/LASCO C2コロナグラフから得られたCMEの特徴、太陽風パラメータ、CME画像が含まれる。 本学習フレームワークは,数値データ解析のための回帰アルゴリズムと,画像処理のための畳み込みニューラルネットワークから構成される。 実験の結果,CMETNetはPearsonの製品モーメント相関係数0.83,絶対誤差9.75時間で,既存の機械学習手法よりも優れた性能を示した。

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