本研究利用机器学习技术和太阳观测数据，评估预测太阳耀斑及高能粒子事件的潜力。通过支持向量机和回归模型，预测准确率达到0.7，显示出机器学习在太阳物理学中的应用前景。同时，研究探讨了地磁扰动和日冕物质抛射的预测方法，强调历史数据和物理信息对提高预测准确性的重要性。

本研究提出了一种基于量子计算的快速模糊 C 均值方法，用于快速检测太阳冠空洞。结合图像处理和机器学习技术，利用 LSTM 网络预测地磁扰动，提升了空间天气事件的预测准确性，为未来太空天气干扰的预警能力提供支持。