軟X線データを用いた太陽フレア予測パイプラインSHAPE

太陽フレアの予測を目的として、GOES衛星の軟X線観測データを用いた2段階のディープラーニングパイプラインSHAPEを提案する。

• 黒点プロキシに依存せずGOESの軟X線観測データを利用する2段階のディープラーニング手法を提案した。
• 第1フェーズでは月別および年間合計のフレア数をハイブリッドモデルで予測する。
• 第2フェーズではLSTMを用いて翌日の最大フレアクラスを予測する。
• 標準的なハードウェアで高速に動作し、短期予測の特性についての知見を提供している。

原文タイトル: SHAPE: Solar Heliospherical Analysis and Prediction of Eruptions A machine learning approach to solar flare forecasting

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