一种太阳F10.7指数预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种太阳F10.7指数预测方法及系统，属于太阳活动监测预报技术领域。该方法包括：获取太阳在可见光、紫外、极紫外、X射线等多个波段的最新观测影像序列数据，输入到预先建立和训练好的太阳辐射强度信息提取器进行处理，提取得到对F10.7指数有重要影响的特征信息向量，将这些特征信息向量与太阳F10.7指数的嵌入向量输入到生成器中进行融合，依次生成未来三天F10.7指数的预报值。相较于现有方法而言，本方法将太阳不同波段观测图像信息与太阳F10.7指数的相关性考虑进去，并将F10.7指数转化成了一个向量展示出了多维度特征信息，更为有效提高了预测准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种太阳f10.7指数预测方法及系统，属于太阳活动监测预报。

技术介绍

1、太阳f10.7指数是度量太阳辐射强度的指数，是许多电离层模式和中高层大气模式的驱动参数。f10.7指数的高精度预报，对于精确计算低轨卫星受到的大气阻力大小，确定卫星的轨道，从而实现目标跟踪、陨落预报等航天任务具有重要意义。f10.7指数的大小反映了太阳活动的强弱水平，现有的预报方法，主要根据太阳活动的周期性，采用自回归、小波分析等方法，利用f10.7指数的历史观测值拟合未来值。但是f10.7指数除了具有11年和27天等跟随太阳周期的变化外，其每天的具体值还受到太阳黑子活动区变化，耀斑爆发、日冕物质抛射等活动的影响和调制。现有预报方法由于没有充分考虑到太阳活动短期波动对太阳辐射水平的影响，虽然能预报f10.7指数长周期的大体变化趋势，但具体到每一天的短期预报精度不足。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术提出一种太阳f10.7指数预测方法及系统，能够在f10.7指数预报中充分利用多波段观测图像所蕴含的太阳活动水平变化信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种太阳F10.7指数的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述太阳辐射强度信息提取模块，包括：N路并行的图像特征压缩提取模块与一个多波段特征融合模块串联构成太阳辐射强度信息提取模块，N为设定值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N路并行的图像特征压缩提取模块为多层神经网络模型，每一路都依次串联：二维卷积层、第一全连接层、一维卷积层及第二全连接层；

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多波段特征融合模块为多层神经网络模型，依次串联第一拼接层、第一隐含层、第二隐含层和第一输出层；

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【技术特征摘要】

1.一种太阳f10.7指数的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述太阳辐射强度信息提取模块，包括：n路并行的图像特征压缩提取模块与一个多波段特征融合模块串联构成太阳辐射强度信息提取模块，n为设定值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述n路并行的图像特征压缩提取模块为多层神经网络模型，每一路都依次串联：二维卷积层、第一全连接层、一维卷积层及第二全连接层；

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多波段特征融合模块为多层神经网络模型，依次串联第一拼接层、第一隐含层、第二隐含层和第一输出层；

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练太阳辐射强度信息提取模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏展基，尹云霞，穆遥，丛佃伟，康丽华，王帅，刘磊，万刚，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学，
类型：发明
国别省市：