基于BP神经网络的太阳黑子年均值预测

• 作者: 孙彦菲 杨鲲 王敏
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 天文学 太阳黑子数 自相关 傅里叶变换 BP神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 204-207
• 页数: 4页
• 分类号: P122|P207
• 字数: 3034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2020.02.015

摘要

以1 700年至2008年间太阳黑子数年均值为研究对象,在数字信号处理及神经网络的基础上,分析归一化自相关函数以及离散傅里叶变换(DFT)后的图像特征,得到可靠的太阳黑子活动周期,以此周期为依据设置参数建立BP(back propagation)神经网络,将已有的随机时间样本进行分组训练和验证预测,拟合神经网络输出预测值与实际值并计算其拟合优度,验证了将BP神经网络应用在太阳黑子活动方面有较高的科学性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王敏	山东科技大学测绘科学与工程学院	78	523	12.0	19.0
2	杨鲲		3	1	1.0	1.0
3	孙彦菲	山东科技大学测绘科学与工程学院	1	1	1.0	1.0