MATLAB BP神经网络：太阳耀斑级别预测的研究与应用

本文主要探讨了基于MATLAB人工神经网络技术对太阳耀斑级别的预测研究。太阳耀斑是太阳表面的一种剧烈爆发现象，其对地球及人类活动有重大影响，包括对人造卫星、空间站人员安全以及地球电磁通信的潜在威胁。由于太阳活动的复杂性，预测耀斑级别是一项挑战，因为涉及的因素众多且相互作用的非线性关系复杂。 作者选择运用人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），特别是常用的BP神经网络（Backpropagation Neural Network）算法来处理这个问题。BP神经网络以其强大的非线性逼近能力，能够捕捉到多因素之间复杂的关系，从而提高预测的客观性和有效性。MATLAB作为一种广泛应用于科研领域的软件工具箱，提供了便利的平台和丰富的函数库，使得建立和训练神经网络模型变得更加便捷。 论文的核心工作在于利用MATLAB的神经网络工具箱构建太阳耀斑级别预测的模型。研究者特别关注了甚低频（Very Low Frequency, VLF）信号在电离层中的甚低频空间现象（Sporadic Pulse Arrival, SPA）与耀斑级别的关联性。通过对1998年新乡市Alpha VLF导航系统在耀斑爆发期间的异常信号数据进行训练和仿真，验证了BP神经网络模型在实际应用中的预测性能。 实验结果显示，该模型在预测太阳耀斑级别方面表现出良好的效果，显示出显著的应用潜力，有助于减少太阳耀斑爆发带来的经济损失和安全风险。因此，本文的研究对于提高太阳耀斑预警的准确性，保障太空活动和地球通信系统的稳定性具有重要的科学价值。关键词包括：太阳耀斑、MATLAB工具箱、BP神经网络、甚低频（VLF）和甚低频空间现象（SPA）。这项工作不仅深化了对太阳活动规律的理解，也为未来更精准的太阳活动预报提供了关键技术。