基于磁图预测因子和机器学习的太阳耀斑预测数据集

数据集概述

本数据集是论文《基于磁图预测因子和机器学习的太阳耀斑预测》的复现文件，包含R语言源代码和简单文本格式数据文件，用于基于太阳动力学观测台（SDO）的HMI仪器数据预测太阳耀斑。

文件详解

• 文件名称: validate-prediction-algos-paper-master.zip
• 文件格式: ZIP压缩包 (.zip)
• 文件内容: 包含论文复现所需的全部文件，具体内容需解压后查看，推测包含R语言源代码文件和简单文本格式的数据文件。

适用场景

• 太阳物理学研究: 分析太阳活动区磁图特征与太阳耀斑的关联
• 空间天气预报: 基于机器学习模型构建太阳耀斑预测系统
• 机器学习应用: 验证随机森林、多层感知器等算法在太阳物理数据中的预测性能
• 磁图数据分析: 探索磁图衍生预测因子对耀斑等级（>M1、>C1）的预测价值