論文の概要: Unveiling the Potential of Deep Learning Models for Solar Flare
Prediction in Near-Limb Regions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14483v1
- Date: Mon, 25 Sep 2023 19:30:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 16:05:53.725737
- Title: Unveiling the Potential of Deep Learning Models for Solar Flare
Prediction in Near-Limb Regions
- Title（参考訳）: 近辺領域における太陽フレア予測のための深層学習モデルの可能性
- Authors: Chetraj Pandey, Rafal A. Angryk, Berkay Aydin
- Abstract要約: 本研究の目的は、24時間予測窓を用いて、$geq$M級太陽フレアの予測におけるディープラーニングモデルの性能を評価することである。
我々は、転写学習を用いて、AlexNet、VGG16、ResNet34の3つのよく知られたディープラーニングアーキテクチャを訓練した。
本研究は,全円板磁気図から複雑な空間パターンを識別できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2699007098398802
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study aims to evaluate the performance of deep learning models in
predicting $\geq$M-class solar flares with a prediction window of 24 hours,
using hourly sampled full-disk line-of-sight (LoS) magnetogram images,
particularly focusing on the often overlooked flare events corresponding to the
near-limb regions (beyond $\pm$70$^{\circ}$ of the solar disk). We trained
three well-known deep learning architectures--AlexNet, VGG16, and ResNet34
using transfer learning and compared and evaluated the overall performance of
our models using true skill statistics (TSS) and Heidke skill score (HSS) and
computed recall scores to understand the prediction sensitivity in central and
near-limb regions for both X- and M-class flares. The following points
summarize the key findings of our study: (1) The highest overall performance
was observed with the AlexNet-based model, which achieved an average
TSS$\sim$0.53 and HSS$\sim$0.37; (2) Further, a spatial analysis of recall
scores disclosed that for the near-limb events, the VGG16- and ResNet34-based
models exhibited superior prediction sensitivity. The best results, however,
were seen with the ResNet34-based model for the near-limb flares, where the
average recall was approximately 0.59 (the recall for X- and M-class was 0.81
and 0.56 respectively) and (3) Our research findings demonstrate that our
models are capable of discerning complex spatial patterns from full-disk
magnetograms and exhibit skill in predicting solar flares, even in the vicinity
of near-limb regions. This ability holds substantial importance for operational
flare forecasting systems.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、24時間の予測窓を持つ$$$geq$M級太陽フレアの予測における深層学習モデルの性能を評価することであり、特に近縁領域(太陽円板の$$$$$$70$^{\circ}を超える)に対応する視認できないフレア現象に焦点をあてた時差フルディスク(LoS)磁気グラム画像を用いている。
トランスファー・ラーニングを用いて、alexnet、vgg16、resnet34の3つの有名なディープラーニングアーキテクチャをトレーニングし、true skill statistics (tss) とheidke skill score (hss) を用いてモデル全体のパフォーマンスを比較し評価し、xクラスとmクラスのフレアの中央および近辺の領域における予測感度を理解するためにリコールスコアを算出した。
1) 平均 TSS$\sim$0.53 と HSS$\sim$0.37 を達成した AlexNet モデルでは, 平均 TSS$\sim$0.53 と HSS$\sim$0.37 が得られた。
しかし,resnet34ベースのモデルでは平均リコールが約 0.59 (xクラスとmクラスのリコールはそれぞれ 0.81 と 0.56 である) であり,(3) 実験の結果から,本モデルでは全方位磁図から複雑な空間パターンを識別でき,近辺の領域でも太陽フレアを予測できることがわかった。
この能力は運用上のフレア予測システムにおいて極めて重要である。
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