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极度不平衡的多变量时间序列数据中的对比表示学习预测太阳耀斑
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内容提要
该研究利用深度学习预测太阳高纬度耀斑，通过训练全盘磁图模型预测未来24小时内的≥M级耀斑。采用数据增强和类别加权技术处理数据不平衡，使用TSS和HSS评估性能，结果显示模型平均TSS为0.51，HSS为0.35，能有效预测高纬度耀斑。模型通过分析活跃区形状和纹理特征进行预测，对实际应用有重要意义。
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关键要点
- 该研究利用深度学习方法预测太阳耀斑，特别关注高纬度耀斑。
- 通过训练全盘磁图图像的小时级别线状物的耀斑预测模型，预测未来24小时内的≥M级耀斑。
- 采用数据增强和类别加权技术处理类别不平衡。
- 使用真实技能统计指数（TSS）和Heidke技能得分（HSS）评估模型性能，结果显示平均TSS为0.51，HSS为0.35。
- 模型通过分析活跃区的形状和纹理特征进行预测，具有重要的实际应用意义。
- 研究发现，全盘预测太阳耀斑与活跃区的特征相关，模型能够有效预测高纬度耀斑。
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