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[2020] Distinguishing between Flaring and Non-Flaring Active Regions: A Machine Learning Perspective #6

Open Brian-0202 opened 4 years ago

Brian-0202 commented 4 years ago

URL

https://arxiv.org/pdf/2003.03878.pdf

基本情報

Authors: Soumitra Hazra, Gopal Sardar, and Partha Chowdhury Published Date: March 9, 2020 Published in: arXiv

概要

太陽表面上の活動の活発さから大規模なフレアを予測しようという研究。この研究では2010〜2017の期間で太陽表面上で観測された磁気のデータをまとめて、その時間変化をコンピュータを学習させた上で、どのような磁気のパラメータに注目すれば太陽表面上の活発さを判断することができるのかを検証した。結果total unsigned magnetic helicityおよびtotal unsigned magnetic fluxの時間変化が識別する際の良い指標になりうることがわかり、大規模な太陽フレアの予測は可能であると結論づけた。

akarimoon commented 4 years ago

これはテーブルデータについての予測なのか

時系列データなのであれば、SVMとかの他に回帰・LSTM・異常検知みたいなアプローチとかできそう