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科技日報記者 李禾
日冕物質拋射 (簡稱CME) 是太陽釋放能量的一種形式，也是影響空間天氣的主要因素之一。大型日冕物質拋射事件會影響通信、導航、航空活動、電網運行等，為了避免安全威脅和資產損失，準確判斷日冕物質拋射會“撞上”還是“錯過”地球，以及預測日冕物質拋射到達的時間，其相關研究至關重要。近日，在《空間科學與技術》?(Space: Science & Technology)期刊新發表的論文中，中國科學院國家空間科學中心的石育榕研究員團隊建立了邏輯回歸模型來預測日冕物質拋射是否會到達地球，并使用推薦算法挑選出最相似的歷史事件，從而為日冕物質拋射整體應對策略的設計提供了技術支撐。
首先，作者從太陽與日光層觀測臺（SOHO）/大角度和光譜日冕儀（LASCO）的日冕物質拋射目錄中，所收錄的30321個日冕物質拋射事件中選取了數據樣本。借助過采樣技術處理了不平衡數據，共獲得了181個正樣本和 3486個負樣本。同時，通過收集角寬、中心位置角、測量位置角、初速度、末速度、20個太陽半徑處速度以及質量等8個特征參數，構建了完整統一的無量綱數據集。
然后，作者設計了仿真實驗。也就是將已經獲得的3667個樣本被隨機等分為兩組，一組用于權重訓練，另一組用于推薦測試。在權重訓練階段，作者使用了1466個樣本作為訓練集，基于邏輯回歸和推薦算法的框架訓練權重系數，而剩余數據作為驗證集。之后，采用了兩種邏輯回歸框架進行性能對比，發現使用推薦算法來訓練特征參數的權重耗時長，而邏輯回歸的方法更容易獲得權重。因此，作者提出，將邏輯回歸方法獲得的權重應用于推薦算法，借助余弦距離和歐氏距離，來搜索與目標日冕物質拋射事件最相似的歷史事件。結果表明，將邏輯回歸權重應用于推薦算法的模型優于單獨使用推薦算法的模型，這個結果為日冕物質拋射整體應對策略的設計提供了新思路、新方法。
（文中圖片均由《空間科學與技術》期刊編輯部提供）
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