基于ELM-PNN算法的第24周太陽黑子預測預報基于ELM-PNN算法的第24周太陽黑子預測預報摘要：太陽黑子是太陽表面的一種磁異?，F(xiàn)象，具有一定的周期性。準確預測太陽黑子的數(shù)量和活動狀態(tài)對于太陽活動研究和地球天氣預報具有重要意義。本文提出了一種基于ELM-PNN算法的太陽黑子預測模型。首先，采集了太陽黑子數(shù)量和歷史氣象數(shù)據(jù)作為模型的輸入特征；然后，利用ELM算法對輸入特征進行降維和特征選擇，提取出最具代表性的特征；接著，設計了PNN算法，通過學習輸入特征和太陽黑子數(shù)量之間的關系，構建了預測模型；最后，使用第24周的歷史數(shù)據(jù)進行實驗驗證，結果表明，所提出的模型在太陽黑子預測中具有較好的效果。關鍵詞：太陽黑子預測；ELM-PNN；特征選擇；太陽活動1.引言太陽黑子是太陽表面出現(xiàn)的一種磁異?，F(xiàn)象，其數(shù)量和活動狀況對于太陽活動的研究和地球天氣預報具有重要意義。然而，由于太陽活動的復雜性和不可預測性，太陽黑子的預測一直是科學家們關注的熱點問題。目前，各種預測方法已經(jīng)被提出并應用于太陽黑子的預測，但是精確度和準確度仍然有待提升。因此，本文提出了一種基于ELM-PNN算法的太陽黑子預測模型，以期提高太陽黑子預測的準確度。2.相關工作太陽黑子預測一直是太陽活動研究的重點之一。傳統(tǒng)的預測方法包括時間序列預測、統(tǒng)計學方法和機器學習方法等。時間序列預測方法主要基于歷史數(shù)據(jù)的趨勢和周期性進行預測，但是無法處理太陽活動的非線性特性。統(tǒng)計學方法主要基于數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計方法進行預測，但是結果容易受到異常值和噪聲的影響。機器學習方法是近年來比較熱門的預測方法之一，可以通過學習歷史數(shù)據(jù)和特征之間的關系來進行預測。3.方法本文采用了ELM-PNN算法進行太陽黑子預測。ELM算法是一種快速而有效的機器學習算法，可以用于特征選擇和降維。PNN算法是一種概率神經(jīng)網(wǎng)絡，可以用于分類和回歸問題。本文首先收集了太陽黑子數(shù)量和歷史氣象數(shù)據(jù)作為輸入特征。然后，利用ELM算法對輸入特征進行降維和特征選擇，提取出具有代表性的特征。接著，利用PNN算法構建太陽黑子預測模型，通過學習輸入特征和太陽黑子數(shù)量之間的關系來進行預測。4.實驗與結果本文使用第24周的歷史數(shù)據(jù)進行實驗驗證。首先，對數(shù)據(jù)進行預處理和特征提取，然后使用ELM算法進行特征選擇和降維。接著，使用PNN算法構建預測模型，并使用交叉驗證方法進行驗證。最后，評估模型的預測效果。實驗結果表明，所提出的基于ELM-PNN算法的太陽黑子預測模型在準確度和穩(wěn)定性方面具有顯著優(yōu)勢，能夠有效預測第24周的太陽黑子數(shù)量和活動狀態(tài)。5.結論本文提出了一種基于ELM-PNN算法的太陽黑子預測模型，在第24周太陽黑子預測中取得了較好的預測效果。該模型通過利用ELM算法進行特征選擇和降維，提取出最具代表性的特征，然后使用PNN算法學習特征和太陽黑子數(shù)量之間的關系，構建了預測模型。實驗結果表明，所提出的模型在太陽黑子預測中具有較好的準確度和穩(wěn)定性，為太陽活動研究和地球天氣預報提供了一種新的預測方法。參考文獻：[1]Chen,J.,Li,X.,&Zhang,H.(2018).Solarcyclepredictionbasedonanoveldeeplearningalgorithm.Scientificreports,8(1),1-9.[2]Zhang,S.,Wu,S.,&Yang,J.(2019).PredictingsunspotnumbersusinganElmanneuralnetworkwithchaoticartificialbeecolonyalgorithm.JournalofAppliedMathematics,2019.[3]Abhijith,K.V.,Prabhu,K.G.,Shankar,B.,&Vinod,D.(2020).Predictingsunspotnumbersusingmachinelearningtechniques.