摘要
本发明公开了一种基于显著改变率的太阳黑子趋势分析方法,包括以下步骤:S1、数据准备:采集太阳黑子每日的太阳黑子数量的数据,并对采集到的数据进行数据预处理;S2、计算改变率:对太阳黑子数量的时间序列数据进行差分运算,计算相邻时间点之间的变化率;S3、检测显著改变点:使用统计方法或机器学习方法检测太阳黑子数量变化中的显著改变点;S4、趋势分析:根据检测到的显著改变点,对太阳黑子数量的趋势进行分析和建模,本发明能够更加敏感地检测到太阳黑子数量变化的显著转折点或突变,可以更准确地捕捉到太阳活动中的重要变化;可以实时监测太阳黑子数量数据,并迅速响应数据中的显著变化,有助于及时发现太阳活动的异常或突发事件。
技术关键词
趋势分析方法
机器学习方法
点检测算法
无监督学习算法
统计方法
长短期记忆网络
高斯混合模型
实体
序列
样本
数据验证
聚类算法
周期
小区间
内核
数据存储
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