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Support Vector Machine combined with K-Nearest Neighbors for Solar Flare Forecasting

Chinese Journal of Astronomy and Astrophysics 2007年第3期7卷 441-447页

作者： Rong Li Hua-Ning Wang Han He Yan-Mei Cui Zhan-Le Du National Astronomical Observatories Chinese Academy of Sciences Beijing 100012

A method combining the support vector machine （SVM） the K-Nearest Neighbors （KNN）, labelled the SVM-KNN method, is used to construct a solar flare forecasting model. Based on a proven relationship between SVM and KNN, the SVM-KNN method improves the SVM algorithm of classification by taking advantage of the KNN algorithm according to the distribution of test samples in a feature space. In our flare forecast study, sunspots and 10cm radio flux data observed during Solar Cycle 23 are taken as predictors, and whether an M class flare will occur for each active region within two days will be predicted. The SVM- KNN method is compared with the SVM and Neural networks-based method. The test results indicate that the rate of correct predictions from the SVM-KNN method is higher than that from the other two methods. This method shows promise as a practicable future forecasting model.

关键词： sun flare - sun sunspot - sun activity - sun magnetic fields

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