导读:本文包含了黑子数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:黑子群,蒙德极小期,太阳活动周,太阳黑子数
黑子数论文文献综述
宋乔[1]（2019）在《太阳黑子数的秘密》一文中研究指出北宋文学家苏轼曾用"阴晴圆缺"来描写月亮,其实太阳也有阴晴圆缺。比如日食的时候,明亮刺眼的太阳圆盘被月球遮住一块,这时如果戴上专用的日食眼镜去看,我们就会发现此时的太阳缺了一块,甚至变成了弯弯的月牙形。当然,在没有日食的时候,太阳也不是完美无瑕的,日面上经常会出(本文来源于《知识就是力量》期刊2019年03期）
刘丹军,付伟基[2]（2018）在《基于最小二乘支持向量机的太阳黑子数预报》一文中研究指出太阳黑子的活动直接影响着外层空间环境的变化,当太阳黑子数聚集到一定程度时就会产生太阳耀斑,其释放出的大量能量会使高层大气的密度急剧上升,从而使航天器减速、改变运行轨道,甚至会导致航天器提前坠落;同时,剧烈的太阳黑子活动也会使通讯中断,使地面跟踪系统丢失目标。因此,做好太阳黑子数的预报具有重要的意义。(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S1 灾害天气监测、分析与预报》期刊2018-10-24）
薛炳森[3]（2018）在《基于宇宙线变化特征的太阳黑子数预报方法研究》一文中研究指出本文通过对现有历史数据时段最长的宇宙线通量观测数据,分析了宇宙线通量变化与黑子数的相关特性,发现:(1)每个太阳活动周,太阳黑子数与宇宙线通量呈线性关系,但各活动周的相关参数不同;(2)采用最小二乘法对上述二者的相关性进行了计算,得出一个活动周下将期的斜率与下一个活动周上升期的斜率相近,而同一个活动周中上升段和下降段的斜率则有差别;(3)基于本周下将期的斜率和宇宙线通量的对应值,可以对下一活动周太阳黑子数极大值进行预测;(4)通过对宇宙线通量在第25活动周的变化趋势的研判,得到第25太阳活动周太阳黑子数的极大值为(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S18 空间天气观测与业务的融合》期刊2018-10-24）
李琳,刘龙[4]（2018）在《太阳黑子数的PSO-RBF预测模型》一文中研究指出为了提高RBF神经网络预测太阳黑子数的准确度,本文采用一种基于粒子群算法优化RBF神经网络预测模型。利用粒子群算法优化RBF神经网络的初始参数,并将其用于太阳黑子数月均值的预测。将实验结果与传统RBF神经网络预测模型预测结果进行比较,结果表明,该方法收敛快速、预测精度明显提高,表明了PSO-RBF预测模型在太阳黑子数预测中的有效性。(本文来源于《科技视界》期刊2018年13期）
韩延本,尹志强,王博[5]（2018）在《利用太阳周初期月黑子数上升率预报周峰值的检验》一文中研究指出简要介绍了利用太阳活动周初期月平滑太阳黑子数(SSN)的上升率预报太阳周极大值的方法.利用回归方法计算太阳周初期24个月的月黑子数上升率,分析得到上升率与太阳活动周极大值的定量关系,依此对极大值的幅度做出预报.检验了作者在2000年发布的利用这个方法提前对第23周极大值做出的预报,其后与实际测量结果的比较表明预报与实际测量结果符合得较好,预报值的相对误差约为实测值的15.2%.同时本文重点介绍了利用该方法和国际上发布的新的V2.0版黑子序列对第22~24周的极大值统一进行的模拟预报,以检验该方法的有效性,结果表明对这3个活动周的模拟预报与实际测量结果符合得较好,预报误差分别约为实测值的10.6%,6.4%和15.2%.作者认为该预报方法具有一定的应用价值.(本文来源于《科学通报》期刊2018年03期）
田中大,李树江,王艳红,王向东,沙毅[6]（2016）在《太阳黑子数平滑月均值的混合预测模型》一文中研究指出提出一种太阳黑子数平滑月均值的混合预测模型.通过最大Lyapunov指数得到太阳黑子数平滑月均值时间序列的最大可预测周期,结果表明太阳黑子数平滑月均值序列的最大可预测周期为42个月.太阳黑子数平滑月均值时间序列中包含着线性与非线性的成分,利用自回归滑动平均模型对线性成分进行预测,将太阳黑子数平滑月均值的实际值与自回归滑动平均模型的预测值作差值得到仅含有非线性成分的残差序列,利用具有良好非线性预测能力的回声状态网络预测残差序列,并通过人工蜂群算法来确定回声状态网络预测模型的最佳参数.将自回归滑动平均模型预测值与回声状态网络预测的残差相加,得到太阳黑子数平滑月均值的最终预测值.通过第23太阳活动周的太阳黑子数平滑月均值的预测表明提出的预测模型具有较高的预测精度.同时,对第24太阳活动周的太阳黑子数平滑月均值进行了预测,结果表明第24太阳活动周将在2020年2月结束.(本文来源于《中国科学:物理学 力学 天文学》期刊2016年11期）
苗娟,苗娟[7]（2016）在《你变了，太阳黑子数!究竟发生了什么事？》一文中研究指出目前，第24太阳活动周已持续了8年有余，但人们对它仍有捉摸不定之感，它是近90年以来最低活动周，峰值81.9，突然有一天变为116.4了!啊?难道低太阳活动周变成中等太阳活动周啦?NO!NO!NO!让新太阳黑子数来告诉你。现在公认的世界上第一次(本文来源于《北京科技报》期刊2016-05-09）
冯雯,谢婧岚,李可军[8]（2016）在《黑子面积随黑子数变化的统计研究》一文中研究指出对1874年5月-2015年3月期间每月黑子数和黑子面积数进行数据分析,统计研究黑子数与黑子面积比例的变化。结果表明:黑子数与黑子面积非线性变化,在活动周极大时期更明显。二者的分布概率整体相似,都随数值增大而降低,但黑子面积下降得更明显,表明二者存在非线性关系。黑子数与黑子面积的比例在活动周极小时期约为10.2,在极大时期约为21.8,长期约为16.8。每个周的上升期和下降期确定的比例有微小差别,不同活动周确定的比例有小的差别,二者间的比例有减小的趋势。(本文来源于《天文研究与技术》期刊2016年02期）
苗娟,龚建村,李志涛,任廷领[9]（2015）在《第25太阳周太阳黑子数峰值预测》一文中研究指出本文通过对历史太阳周的峰值、上升期、下降期等特征参数的统计分析,给出了峰值变化与上升期之间的叁类线性拟合关系,两个太阳周峰值之间长度与下降期的两类拟合关系,并通过分析太阳周的长期变化周期和第10周之后的偶、奇数峰值的变化规律,给出第25太阳周的预测结果:预计第25太阳周在2020年6月前后开始,该周会比第24太阳周强,太阳黑子数峰值为119.2±5.5,峰值强度类似于第17太阳周和23太阳周.(本文来源于《中国科学:物理学 力学 天文学》期刊2015年09期）
关学忠,皇甫旭,李欣,佟宇,孙立刚[10]（2014）在《基于量子粒子群神经网络的太阳黑子数预测》一文中研究指出为了提高太阳黑子数的预测精度,论文提出了一种基于量子粒子群神经网络预测太阳黑子数的模型(QPSOBP网络)。首先基于前18个太阳周(1755~1953)的年均值,利用量子粒子群算法优化BP神经网络的权值和阀值,完成网络训练训;然后对第19太阳周(1954~2013)年均值进行预测,检验模型的预测能力。与普通BP神经网络预测的对比结果表明,该模型在逼近能力和预测精度两方面均有明显提高,从而表明基于量子粒子群优化的训练方法对于提高神经网络预测能力具有一定潜力。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2014年10期）
黑子数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
太阳黑子的活动直接影响着外层空间环境的变化,当太阳黑子数聚集到一定程度时就会产生太阳耀斑,其释放出的大量能量会使高层大气的密度急剧上升,从而使航天器减速、改变运行轨道,甚至会导致航天器提前坠落;同时,剧烈的太阳黑子活动也会使通讯中断,使地面跟踪系统丢失目标。因此,做好太阳黑子数的预报具有重要的意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
黑子数论文参考文献
[1].宋乔.太阳黑子数的秘密[J].知识就是力量.2019
[2].刘丹军,付伟基.基于最小二乘支持向量机的太阳黑子数预报[C].第35届中国气象学会年会S1灾害天气监测、分析与预报.2018
[3].薛炳森.基于宇宙线变化特征的太阳黑子数预报方法研究[C].第35届中国气象学会年会S18空间天气观测与业务的融合.2018
[4].李琳,刘龙.太阳黑子数的PSO-RBF预测模型[J].科技视界.2018
[5].韩延本,尹志强,王博.利用太阳周初期月黑子数上升率预报周峰值的检验[J].科学通报.2018
[6].田中大,李树江,王艳红,王向东,沙毅.太阳黑子数平滑月均值的混合预测模型[J].中国科学:物理学力学天文学.2016
[7].苗娟,苗娟.你变了，太阳黑子数!究竟发生了什么事？[N].北京科技报.2016
[8].冯雯,谢婧岚,李可军.黑子面积随黑子数变化的统计研究[J].天文研究与技术.2016
[9].苗娟,龚建村,李志涛,任廷领.第25太阳周太阳黑子数峰值预测[J].中国科学:物理学力学天文学.2015
[10].关学忠,皇甫旭,李欣,佟宇,孙立刚.基于量子粒子群神经网络的太阳黑子数预测[J].计算机与数字工程.2014