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1、THEBPNEURALNETWORKBASEDoNM已鋼rLABAPPLICATIONINSOLARFLAREADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanNormalUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringScienceByXeYingtaoSupervisor：Ni
2、uYoutianMay2014ABSTRACTSolarflaresarethemostintensesolaractivityTheflare，alargenumberofhigh—energyparticlesreachtheearth，canaffectthenormaloperationintheregionoftheearth’sorbitofthesatellite，whentheoperationhadtotemporar
3、ilyescape，toavoidseriousinjury；atthesametimeastronautsaboardtheinternationalspacestation’SlifeisindangerFlareXrayemittedandultravioletradiationreachingEarth’Satmosphere，ionosphere，destructionofelectromagneticcommunicatio
4、nSOtheycannotberefectedradiowaves；Radiocommunicationespeciallyshortwavecommunication，aswellasthemobilephone，radio，etcwillbedisturbedoreveninterruptedAdoptingelectivemethodtostudyandpredictthelevelofsolarflares，teduceanda
5、voidtohavetheveryvitalsignificanceofsolarflarestothepeopletobringthelossofpropertyandlifeAsthesolaractivityiscomplexandfrequentoutbreaksolarflaresinisrelatedtomanyfactors，thesefactorsandpredictsolarflareslevelhasacom，ple
6、xnonlinearrelationshipArtificialneuralnetworkshasstrongnonlinearapproximationabilitytopredictsolarflareslevel，takingintoaccountvariousfactorscanbeintegratedinotherareas，withwithobjectivityandeffectivenessThusmadeuseofBPn
7、euralnetworkalgorithmtopredictsolarflareslevelDuetotheneedtoachieveBPnetworkmodelbymeansofcomputerprogramminglanguage，moredifficulttoachieve，butpowerfulMATLABsoftwaremakesthisproblemisresolvedInthispaperbycallingMATLABne
8、uralnetworktoolboxtoestablishaBPneuralnetworkmodeltopredictthelevelofsolarflares，identifiedthelinkbetweenfactorsandflareSPAVLFeventsOCCurintheionosphereaffectedAndthroughtotheXinxiangcityin1998JanuarytoJuneduringtheobser
9、vationrecordsofAlphaverylowfrequencycommunicationsystemsignalnavigationdataanomaliesoccurredinthe65groupsoftrainingsimulation，andcarriesontheforecasttestTheexperimentalresultsshowthatthemodelissuitableforflarelevelpredic
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