本文探讨了利用深度学习模型（如DDPM和CNN）进行太阳耀斑预测的研究，强调历史磁光图数据在提高预测准确性方面的重要性。研究表明，结合时间信息和历史数据能够有效提升模型性能，展示了机器学习在太阳活动分析中的潜力。

本研究利用机器学习技术预测太阳耀斑，分析多个太阳周期的磁光图数据。通过卷积神经网络提取特征，结合历史数据提高预测准确性。模型在近边区域的耀斑预测中表现优异，准确率超过90%。

本文利用机器学习预测太阳耀斑，使用历史磁光图数据进行预测。通过卷积神经网络提取特征，并结合逻辑回归模型融合磁光图和耀斑历史的标量特征，生成24小时内M级或更强耀斑的校准概率预测。结果显示历史数据提高了预测准确性和可靠性，耀斑历史的预测能力大于从CNN中提取的特征，表明时间信息在耀斑预测模型中的重要性。