太阳质子事件短期预报模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-10页 |
| ·太阳质子事件预报 | 第8页 |
| ·质子事件预报方法 | 第8-10页 |
| 第二章 现有对太阳质子事件的认识 | 第10-18页 |
| ·太阳质子事件及统计特征 | 第10-12页 |
| ·太阳质子起源及加速机制 | 第12-14页 |
| ·太阳质子事件对航天器的影响 | 第14-16页 |
| ·太阳质子事件的预报机制 | 第16-18页 |
| 第三章 国内外质子事件预报研究的现状分析 | 第18-26页 |
| ·主要太阳质子预报模型 | 第18-22页 |
| ·SEC质子事件短期预报模式 | 第22-24页 |
| ·国内质子事件预报研究 | 第24-26页 |
| 第四章 人工神经网络及本文 BP网络设计 | 第26-34页 |
| ·人工神经网络概述 | 第26页 |
| ·采用人工神经网络的优点 | 第26-28页 |
| ·神经元模型 | 第28-29页 |
| ·BP算法 | 第29-31页 |
| ·本文所采用的BP网络设计 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第五章 预报参量及统计分析 | 第34-50页 |
| ·太阳黑子 | 第34-36页 |
| ·太阳软x射线 | 第36-39页 |
| ·太阳射电爆发及10.7cm射电流量 | 第39-41页 |
| ·能量范围 1Mev附近粒子流量 | 第41-44页 |
| ·CME特性及活动区演化因子 | 第44-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第六章 网络模型训练及检验 | 第50-59页 |
| ·网络模型训练 | 第50-55页 |
| ·网络模型检验及结果分析 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第七章 高通量质子事件峰值通量模拟研究 | 第59-64页 |
| ·高通量质子事件及研究 | 第59-60页 |
| ·高通量事件通量模拟网络 | 第60-61页 |
| ·网络模拟结果及分析 | 第61-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第八章 总结和展望 | 第64-67页 |
| ·主要结论 | 第64-65页 |
| ·存在的问题和今后工作的展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 硕士期间发表论文情况 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
