基于多模態(tài)特征融合的太陽耀斑預(yù)報(bào)模型

摘要： 本文提出了一種基于多模態(tài)特征融合的太陽耀斑預(yù)報(bào)模型STCNet,其輸入為太陽光球縱向磁圖及其對應(yīng)的磁場特征參數(shù).該模型旨在使用兩者之間的關(guān)聯(lián)信息,充分利用不同模態(tài)信息的互補(bǔ)性,以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和豐富性.本文采用了層級式結(jié)構(gòu)以及高效窗口化策略的Swin Transformer來處理太陽光球縱向磁圖,在高效提取圖片特征的同時(shí)減少計(jì)算復(fù)雜度,采用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對磁場特征參數(shù)進(jìn)... （共12頁）

太陽耀斑預(yù)報(bào) 深度學(xué)習(xí) 多模態(tài) Swin Transformer模型