FLARE-SSM: Deep State Space Models with Influence-Balanced Loss for 72-Hour Solar Flare Prediction
Yusuke Takagi, Shunya Nagashima, and Komei Sugiura
准确可靠的太阳耀斑预测对于减轻对关键基础设施的潜在影响至关重要。 然而,目前太阳耀斑预报的表现是不够的。 在这项研究中,我们解决了预测未来72小时内预计发生的最大的太阳耀斑类别的任务。 现有方法通常无法充分解决耀斑类的严重类失衡。 为了解决这个问题,我们提出了一个基于多个深态空间模型的太阳耀斑预测模型。 此外,我们引入了频率局部边界感知可靠性损失(FLARE损失),以提高类不平衡下的预测性能和可靠性。 在覆盖整个11年太阳活动周期的多波长太阳图像数据集上进行实验。 因此,我们的方法在Gandin-Murphy-Gerrity评分和真实技能统计方面的表现优于基线方法,这是性能和可靠性的标准指标。
Accurate and reliable solar flare predictions are essential to mitigate potential impacts on critical infrastructure. However, the current performance of solar flare forecasting is insufficient. In this study, we address the task of predicting the class of the largest solar flare expected to occur within the next 72 hours. Existing methods often fail to adequately address the severe class imbalance across flare classes. To address this issue, we propose a solar flare prediction model based on mu...