[发明专利]一种预报因子与太阳耀斑发生的相关性评估方法

权利要求书

1.一种预报因子与太阳耀斑发生的相关性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：通过开源网站提取全部预报因子及其对应是否发生耀斑事件的数据，得到原始数据集，定义各个预报因子的相关性指数；

步骤二：通过步骤一得到的原始数据集，对其中任意一个“预报因子”的数据进行升序排序操作，绘制排序后的该“预报因子”与“是否发生耀斑的数据”的相关性图；

步骤三：在步骤二所绘制的相关性图中，统计所述预报因子在排序后各个数据段的耀斑发生概率，得出该预报因子的相关性指数；

步骤四：在步骤三所得到的相关性指数中，根据相关性指数的数值大小，给出所述预报因子与是否发生耀斑事件之间的相关性结论；

步骤五：对其他预报因子都执行步骤二至步骤四，直到遍历所有预报因子，得到各个预报因子的相关性结论。

2.根据权利要求1所述的一种预报因子与太阳耀斑发生的相关性评估方法，其特征在于：步骤一中，全部预报因子的个数不少于10个，单个预报因子数据的采样时间不少于1min且不超过一周，所有预报因子总样本的数据采样时间长度不少于1年。

3.根据权利要求1所述的一种预报因子与太阳耀斑发生的相关性评估方法，其特征在于：步骤一中，相关性指数的定义为：对于任意的预报因子F_x(1≤x≤n)，有：

F_x(α,β,γ) (1)

其中，n为预报因子的个数，α为正相关指数，β为负相关指数，γ为无关性指数。

4.根据权利要求1所述的一种预报因子与太阳耀斑发生的相关性评估方法，其特征在于：步骤二中，首先对步骤一的原始数据集U＝[F₁，F₂，…，F_x，…F_n，M]进行归一化处理，得到数据集U'＝[F₁',F₂',…F_x'，…F_n'，M']，其中，F_x为任意一个预报因子的数据，n为预报因子的个数，M为对应F_x是否发生耀斑事件的数据；F_x'为任意预报因子F_x归一化后的数据，M'为对应F_x'是否发生耀斑事件的数据；然后对其中任意一个归一化处理后的“预报因子F_x'”的数据进行升序排序操作，绘制排序后的该“预报因子F_x'”与“是否发生耀斑的数据M'”的相关性图。

5.根据权利要求4所述的一种预报因子与太阳耀斑发生的相关性评估方法，其特征在于：步骤三中，在归一化后的预报因子F_x'的大小为0.97～1的数据段中，计算正相关指数为

在归一化后的预报因子F_x'的大小为0～0.03的数据段中，计算负相关指数为

γ无关性指数计算方法为：

γ＝1-|α-β| (2)

其中η₊为该数据段中发生耀斑的数据个数，η_-为该数据段中未发生耀斑的数据个数。

6.根据权利要求5所述的一种预报因子与太阳耀斑发生的相关性评估方法，其特征在于：步骤四中，对于归一化后的预报因子F_x'：

若它的相关性指数满足：γ≤β＜α，则该预报因子F_x'与是否发生耀斑事件的关系为：“正相关”；

若它的相关性指数满足：γ≤α＜β，则该预报因子F_x'与是否发生耀斑事件的关系为：“负相关”；

若它的相关性指数满足：(β≈α)＜γ，则该预报因子F_x'与是否发生耀斑事件的关系为：“无相关”，或“相关性较弱”。

7.根据权利要求1所述的一种预报因子与太阳耀斑发生的相关性评估方法，其特征在于：步骤五中，遍历所有预报因子，筛选出所有“正相关”和“负相关”的预报因子，剔除所有“无相关”或“相关性较弱”的预报因子，用于太阳耀斑事件的预报。