Solar flares, especially the M- and X-class flares, are often associated with coronal mass ejections (CMEs). They are the most important sources of space weather effects, that can severely impact the near-Earth environment. Thus it is essential to forecast flares (especially the M-and X-class ones) to mitigate their destructive and hazardous consequences. Here, we introduce several statistical and Machine Learning approaches to the prediction of the AR's Flare Index (FI) that quantifies the flare productivity of an AR by taking into account the numbers of different class flares within a certain time interval. Specifically, our sample includes 563 ARs appeared on solar disk from May 2010 to Dec 2017. The 25 magnetic parameters, provided by the Space-weather HMI Active Region Patches (SHARP) from Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) on board the Solar Dynamics Observatory (SDO), characterize coronal magnetic energy stored in ARs by proxy and are used as the predictors. We investigate the relationship between these SHARP parameters and the FI of ARs with a machine-learning algorithm (spline regression) and the resampling method (Synthetic Minority Over-Sampling Technique for Regression with Gaussian Noise, short by SMOGN). Based on the established relationship, we are able to predict the value of FIs for a given AR within the next 1-day period. Compared with other 4 popular machine learning algorithms, our methods improve the accuracy of FI prediction, especially for large FI. In addition, we sort the importance of SHARP parameters by Borda Count method calculated from the ranks that are rendered by 9 different machine learning methods.


翻译:太阳耀斑,特别是M-和X-级耀斑,往往与日冕质量抛射(CMEs)相关联。它们是空间气象效应的最重要来源,是空间气象效应的最重要来源,可以对近地环境产生严重影响。因此,对于预报耀斑(特别是M-和X-级耀斑)至关重要,可以减轻其破坏性和有害后果。在这里,我们引入了数种统计和机器学习方法来预测AR的火焰指数(FI),该指数通过考虑到特定时间间隔内不同级耀斑的数量来量化ARA的耀斑生产率。具体地说,我们的样本包括了2010年5月至2017年12月在太阳磁盘上出现的563个ARs,这些源是空间天候光谱和磁感光成像仪(SHHARP)提供的25个磁参数,用于减轻其破坏性和危险后果。我们用这些SHARP参数和AFI(其内部的快速值)之间的关系由机器学习法(SRBR)和STRA(S-RIT)的大规模代谢法(S-S-IL)计算。

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