論文の概要: Solar Flare Forecast: A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Solar Flare Class Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03385v1
• Date: Tue, 06 May 2025 10:08:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.323746
• Title: Solar Flare Forecast: A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Solar Flare Class Prediction
• Title（参考訳）: 太陽フレア予測:太陽フレアクラス予測のための機械学習アルゴリズムの比較分析
• Authors: Julia Bringewald,
• Abstract要約: 太陽フレアは太陽系で最も強力でダイナミックな現象であり、太陽の大気に蓄積された磁気エネルギーが突然放出された結果である。 本研究では、太陽フレアを4つのカテゴリに分類する3つの機械学習アルゴリズムの予測性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Solar flares are among the most powerful and dynamic events in the solar system, resulting from the sudden release of magnetic energy stored in the Sun's atmosphere. These energetic bursts of electromagnetic radiation can release up to 10^32 erg of energy, impacting space weather and posing risks to technological infrastructure and therefore require accurate forecasting of solar flare occurrences and intensities. This study evaluates the predictive performance of three machine learning algorithms: Random Forest, k-Nearest Neighbors (KNN), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) for classifying solar flares into 4 categories (B, C, M, X). Using the dataset of 13 SHARP parameters, the effectiveness of the models was evaluated in binary and multiclass classification tasks. The analysis utilized 8 principal components (PC), capturing 95% of data variance, and 100 PCs, capturing 97.5% of variance. Our approach uniquely combines binary and multiclass classification with different levels of dimensionality reduction, an innovative methodology not previously explored in the context of solar flare prediction. Employing a 10-fold stratified cross-validation and grid search for hyperparameter tuning ensured robust model evaluation. Our findings indicate that Random Forest and XGBoost consistently demonstrate strong performance across all metrics, benefiting significantly from increased dimensionality. The insights of this study enhance future research by optimizing dimensionality reduction techniques and informing model selection for astrophysical tasks. By integrating this newly acquired knowledge into future research, more accurate space weather forecasting systems can be developed, along with a deeper understanding of solar physics.
• Abstract（参考訳）: 太陽フレアは太陽系で最も強力でダイナミックな現象であり、太陽の大気に蓄積された磁気エネルギーが突然放出された結果である。 これらの電磁放射の高エネルギーバーストは、最大10^32エルグのエネルギーを放出し、宇宙気象に影響を与え、技術的インフラにリスクを及ぼすため、太陽フレアの発生と強度の正確な予測が必要である。 本研究では、太陽フレアを4つのカテゴリ(B、C、M、X)に分類するためのランダムフォレスト、k-Nearest Neighbors(KNN)、Extreme Gradient Boosting(XGBoost)の3つの機械学習アルゴリズムの予測性能を評価する。 13のSHARPパラメータのデータセットを用いて、モデルの有効性を二分分類タスクと多クラス分類タスクで評価した。 この分析は8つの主成分(PC)を利用し、95%のデータの分散を、100のPCを、97.5%の分散を捉えた。 我々のアプローチは、太陽フレア予測の文脈でこれまで検討されていなかった革新的な方法論である、次元の異なるレベルに二項分類と多クラス分類を一意に組み合わせている。 10倍の層状クロスバリデーションとグリッドサーチを用いてハイパーパラメータチューニングを行い、ロバストなモデル評価を実現した。 以上の結果から,Random Forest と XGBoost は,すべての指標において常に強い性能を示し,次元性の向上から大きな恩恵を受けていることが示唆された。 本研究の知見は, 次元減少法を最適化し, 天体物理学的タスクに対するモデル選択を指示することによって, 今後の研究を促進するものである。 この新たな知識を将来の研究に統合することで、太陽物理学の深い理解とともにより正確な宇宙天気予報システムを開発することができる。

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