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。