Application of <i>F</i><sub>10.7</sub> Index Prediction Model Based on BiLSTM-attention and Chinese Autonomous Dataset
Notice bibliographique
Résumé
The <italic>F</italic><sub>10.7</sub> index is an important indicator of solar activity. Accurate predictions of the <italic>F</italic><sub>10.7</sub> index can help prevent and mitigate the effects of solar activity on areas such as radio communications, navigation and satellite communications. Based on the properties of the <italic>F</italic><sub>10.7</sub> radio flux, the prediction model of <italic>F</italic><sub>10.7</sub> based on BiLSTM-Attention is proposed by incorporating an Attention mechanism on the Bidirectional Long Short-Term Memory Network (BiLSTM). The Mean Absolute Error (MAE) on the Canadian DRAO dataset is 5.38, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is controlled to within 5% and the correlation coefficient (<italic>R</italic>) reaches 0.987. It has superior prediction performance compared with other RNN models in both short-term and medium-term prediction. A Conversion Average Calibration (CAC) method is proposed to preprocess the <italic>F</italic><sub>10.7</sub> data set observed by the Langfang L&S telescope in China. The processed data has high correlation with the DRAO dataset. Based on this dataset the forecasting effectiveness of the RNN series models is compared and analyzed. The experimental results show that both BiLSTM-Attention and BiLSTM models have significant advantages in predicting the <italic>F</italic><sub>10.7</sub> index and show excellent predictive performance and good stability. The BiLSTM-Attention model has the highest prediction accuracy when forecasting future first-day data, with MAE and MAPE of 11.10 and 8.66, respectively, and the MAPE is always within 15% in the short- and medium-term forecasts. This shows that the proposed model has high generalization ability and can effectively predict the <italic>F</italic><sub>10.7</sub> data set of DRAO and L&S.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».