YNAO OpenIR  > 抚仙湖太阳观测和研究基地
一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法
邓林华; 向南彬; 徐永华; 向永源; 蔡云芳
申请(专利权)人中国科学院云南天文台
专利号ZL202310746850.5
申请号CN202310746850.5
2023-10-17
申请日期2023-06-25
公开(公告)号CN116893448A
公开日期2023-10-17
IPC 分类号G01W1/10G06N3/0442G06V10/764G06V10/82
授权国家中国
专利类型发明
专利状态公开
学科领域天文学 ; 太阳与太阳系
产权排序1
摘要本发明公开了一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法,预报方法包括以下步骤:S1、开启日冕指数预报系统,通过系统观测设备对日冕进行观测,根据观测设备实时采集获取图像数据;S2、预设日冕指数预报范围,获取采集图像,通过记忆模型进行对比并判断是否有日冕事件发生,并根据日冕指数预报范围进行分类预报,若有日冕物质抛射事件发生则执行S3;若无日冕物质抛射事件发生,则执行S5;所述记忆模型通过长短期记忆网络进行随时更新;本发明采用基于长短期记忆网络预测模型智能化对日冕指数观测方法能够自动判别日冕图像指数,且自动调节采集参数,获取的数据速度快,提高了准确率。
主权项1.一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法,其特征在于:预报方法包括以下步骤: S1、开启日冕指数预报系统,通过系统观测设备对日冕进行观测,根据观测设备实时采集获取图像数据; S2、预设日冕指数预报范围,获取采集图像,通过记忆模型进行对比并判断是否有日冕事件发生,并根据日冕指数预报范围进行分类预报,若有日冕物质抛射事件发生则执行S3;若无日冕物质抛射事件发生,则执行S5;所述记忆模型通过长短期记忆网络进行随时更新; S3、报警并调整日冕图像的观测模式; S4、判断是否有晕状日冕物质抛射事件发生,若有晕状日冕物质抛射事件发生则再次报警,并执行S5; S5、采集图像数据并存入硬盘中。 2.根据权利要求1所述的一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法,其特征在于:所述长短期记忆网络构建步骤为: S11、对历史日冕观测图像进行提取和分析; S12、对历史的观测图像异常数据和缺失数据的周期性预处理; S13、长短期记忆网络模型构建。 3.根据权利要求2所述的一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法,其特征在于:所述S11具体步骤为:通过训练记忆网络,可以自动学习历史日冕观测图像中的特征,并识别出图像中目标的特征进行提取。 4.根据权利要求3所述的一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法,其特征在于:所述S12中对历史的观测图像中模糊和确实图像进行删除,并对正常图像中的日冕特征进行提取,然后计算日冕指数,通过S13构建成预测模型,训练后的模型作为长短期记忆网络日冕指数预测模型。 5.根据权利要求4所述的一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法,其特征在于:所述S13中形成的模型根据历史数据时间序列,对该时间序列进行与S12相同的周期性处理,处理后的数据形成基于长短期记忆网络日冕指数预测模型的预报数据集;长短期记忆网络日冕指数预测模型的预报数据集数据输入长短期记忆网络日冕指数预测模型,获得日冕指数预测结果。 6.根据权利要求1所述的一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法,其特征在于:所述S1中采集获取图像数据为相隔六十秒的图像。 7.根据权利要求1所述的一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法,其特征在于:所述S2中判断晕状日冕是否发生的具体过程为:确定二值化阈值,对获取的差分数据进行二值化分割,并利用形态学的膨胀、腐蚀处理二值化的图像;对处理后的二值化图像的强度、面积、角度进行计算;当角度大于120°时,则认为有晕状日冕发生;反之,则认为无晕状日冕发生。 8.根据权利要求1所述的一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法,其特征在于:所述S2中调整观测模式的过程为:当判断有日冕发生时,则启动快速观测模式,调动系统资源以适应快速采集和存储数据的工作方式;当无日冕物质抛射事件发生的时间间隔超过一定时长时,则恢复常规观测模式。 9.根据权利要求1所述的一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法,其特征在于:所述S2中记忆模型所构建的长短期记忆网络模型,训练后的模型作为短期预测模型。 10.根据权利要求1所述的一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法,其特征在于:所述记忆模型中原始数据的异常值和缺失值,采用均值插补法,取异常数据所在位置的前后数据作为插补数据,对异常数据进行预处理。
语种中文
专利代理人汝小瑞
代理机构北京箐昱专利代理事务所(普通合伙)
文献类型专利
条目标识符http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/26329
专题抚仙湖太阳观测和研究基地
射电天文研究组
作者单位中国科学院云南天文台, 云南省昆明市官渡区羊方旺396号
第一作者单位中国科学院云南天文台
推荐引用方式
GB/T 7714
邓林华,向南彬,徐永华,等. 一种基于长短期记忆网络的日冕指数预报方法. ZL202310746850.5[P]. 2023-10-17.
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