第25太阳周太阳黑子数峰值预测

太阳黑子的观测

太阳黑子观测 【教学目标】 1.观测太阳黑子的结构和形态特征 2、学会记录太阳黑子记录表 3、学会计算黑子的佛尔夫相对数，理解黑子的活动周期和意义。 4、培养用比较分析的方法解决有关地理问题的能力。 【教学重点】 1.观测太阳黑子的结构和形态特征 2.理解黑子的活动周期和意义 3.记录太阳黑子记录表 【教学难点】 计算黑子的佛尔夫相对数。 【课时安排】 20课时 【教学过程】 ［新课导入］ 黑子目视描迹是一种简便易行又很有价值的观测方法。 描迹方法为：《太阳黑子记录表》图上圆周内径要与望远镜投影像的大小相一致（日面像直径为17.4厘米）。 目视观测，是将主镜对准太阳。（注意不可从目镜直接观察太阳，若要从望远镜目镜直接观察黑子，只能在加有滤光镜片的导星镜和寻星镜观看，以免灼伤眼睛。）调节目镜的焦距，调节目镜的焦距，使投影板上呈现出清晰的太阳像。之后，在投影板上夹上一张记录图纸，调节投影板的前后位置，使得日面的大小圆与记录图圆相符。然后用望远镜的微动螺旋调整太阳像，使日面上的某个小黑子放在东西线上，观察该黑子是否沿东西线方向移动，如果不符合，就应转动投影板再观察，直到使黑子顺着东西线移动为止，把记录图纸固定牢。在日面像大小与方位确定好后，就可以打开转仪钟跟踪系统，开始观测并描迹。 目视观测和描迹时，若出现像模糊要调焦距，看清楚后再下笔描绘黑子的本影和半映（本影颜色较黑，在中心部位，半影颜色较淡，在外围部位）。其方法

是：按照投影板上黑子的投影像，先用硬铅笔描画黑子的半影轮廓，再用软铅笔描画黑子的本影轮廓；（半影在外，本影在里）；先描画西边的黑子，后描画东边的黑子；先描画大的黑子群，后描画小的黑子群。描绘的轮廓线最好一笔勾画出来，尽可能避免涂改，使画面既准确又清晰美观，经过一段训练之后，都可以达到要求。 在记录图纸上还要记录以下内容：观测时间（包括日期、北京时间、世界时）;天气状况（晴、少云或多云）；观测者姓名；大气能见度（可划分为5级，最好的为1级）。至此一张记录图纸记录完成。 ［实习内容和步骤］ 望远镜按使用操作规程进行。 1、接好投影板：使日像的投影半径为50mm，刚好与观测记录纸的圆圈相符。 2、反复调整记录纸的方位：使之与日轮相符，然后开动转移钟装置，进行同步跟踪观测。 3、黑子的描绘：先用较软的铅笔描出黑子本影的轮廓，涂黑，再用较硬的铅笔画出半影轮廓，并用间线表示半影的范围。一般来说，先描画西边的黑子，

基于MATLAB的太阳黑子时间序列与仿真

2012.3 26 基于MATLAB 的太阳黑子时间序列 分析与仿真 周园 肖洪祥 董俊飞 桂林理工大学信息科学与工程学院 广西 541004 摘要：本文研究了时间序列的分析方法，具体分析了基于最大Lyapunov 指数的方法在太阳黑子时间序列分析中的应用。介绍利用MATLAB 对太阳黑子时间序列进行分析与仿真的方法，并给出相关的流程、程序和相应的仿真结果。最终证明太阳黑子时间序列是一个混沌时间序列。 关键词：混沌时间序列；最大Lyapunov 指数；太阳黑子数；仿真 0 引言 在非线性系统中，初始条件的微小变化，往往会导致结果以指数级的大小发生分离，这时我们称这个系统存在混沌。时间序列是非线性动力系统的一种模型。如果时间序列对初始条件敏感，采用传统线性时间序列分析方法将很难予以分析，因此传统时间序列预测模型对混沌时间序列的拟合和预测准确度都很差。经过混沌学的发展，可以使用序列本身的规律对其进行预测。Lyapunov 指数法即是其中之一。通过最大Lyapunov 指数的数值，可以判断一个时间序列是否是混沌时间序列，亦即该非线性系统中是否存在着混沌。本文对太阳黑子序列进行分析，证明其是一个混沌时间序列。 1 基于Lyapunov 指数的时间序列分析方法 对时间序列进行分析，首先必须进行相空间重构。根据有限的数据重构吸引子以研究系统动力行为的方法即是相空间重构。主要思想为：系统中每个分量的演化皆是由与之联系的其他分量所决定的，相关分量的信息隐含在任意其他分量的变化过程中，即是运用系统的任何一个观察量可以重构出整个系统的模型。 设时间序列为{}t x ，其中1,2,...,t N =。重构相空间m R 的元素组为： (1)(,,)(,,...,),T=1,2,3,...,T T T T m X m N X X X p τττ++-= (1) 其中，N 为重构相空间维数；τ为延迟时间间隔数，且为正整数；(1)p N m τ=--为时间序列嵌入相空间的向量数，N 为时间序列的数据点数。 由Tokens 定理，在理论条件下可任选τ。但在现实条件下时间序列都是有限长且有噪声的。因而在重构相空间时， τ的选取至关重要。目前所采用的方法大多是通过经验来选 择τ， 从而使得T X 和T X τ+相互独立并不完全相关。 Lyapunov 指数是描述奇异吸引子性质的数据量。在m 维离散系统中存在m 个Lyapunov 指数，即Lyapunov 指数族。正的Lyapunov 指数意为在此维度方向，系统以指数级速度分离。1983年，G.Grebogi 证明了若最大Lyapunov 指数 max 0λ>，则系统一定存在着混沌。因此要判断一个时间序 列是否为混沌时间序列，必须求出其最大Lyapunov 指数。为了保证领域点沿着不同的轨道运动，最近邻域点间必须有分离间隔。此处取分离间隔为/w T t =?，其中T 为用FFT 计算出的序列平均周期；t ?为序列的采样周期。 2 计算机仿真步骤 仿真步骤如图1所示。输入太阳黑子年平均序列，通过 FFT 算法计算得到其平均周期T 。计算分离间隔作为时间窗 ωτ。由公式得到嵌入维数m 。运用所得的参数使用Wolf 法 算出最大Lyapunov 指数。进而判断该序列是否是混沌序列。

数据挖掘算法

数据挖掘算法（Analysis Services – 数据挖掘） “数据挖掘算法”是创建数据挖掘模型的机制。为了创建模型，算法将首先分析一组数据并查找特定模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括： ?说明在交易中如何将产品分组到一起的一组规则。 ?预测特定用户是否会购买某个产品的决策树。 ?预测销量的数学模型。 ?说明数据集中的事例如何相关的一组分类。 MicrosoftSQL ServerAnalysis Services 提供了几个供您在数据挖掘解决方案中使用的算法。这些算法是所有可用于数据挖掘的算法的子集。您还可以使用符合OLE DB for Data Mining 规范的第三方算法。有关第三方算法的详细信息，请参阅插件算法。 数据挖掘算法的类型 Analysis Services 包括了以下算法类型： ?分类算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是Microsoft 决策树算法。 ?回归算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是Microsoft 时序算法。 ?分割算法将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是Microsoft 聚类分析算法。 ?关联算法查找数据集中的不同属性之间的相关性。这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。关联算法的一个示例是Microsoft 关联算法。 ?顺序分析算法汇总数据中的常见顺序或事件，如Web 路径流。顺序分析算法的一个示例是Microsoft 顺序分析和聚类分析算法。 应用算法 为特定的业务任务选择最佳算法很有挑战性。您可以使用不同的算法来执行同样的业务任务，每个算法会生成不同的结果，而某些算法还会生成多种类型的结果。例如，您不仅可以将Microsoft 决策数算法用于预测，而且还可以将它用作一种减少数据集的列数的方法，因为决策树能够识别出不影响最终挖掘模型的列。

太阳黑子活动诱发地球超级火山的猜想

太阳黑子活动诱发地球超级火山的猜想 关于2012年地球巨变被网络炒的沸沸扬扬，缘自流传的玛雅预言说2012年12月22日是第五季太阳消失的时刻，地球也不能幸免。这种言论当然不可信。但是，若再想想地球上发现的超级灾难痕迹，也不免觉得太阳与地球之间有着尚未被发现的秘密。因此，从太阳活动角度来看地球灾变是有一定科学逻辑关系的。即便这样，地球灾难的时间也不可能是被预言出来的，什么时候爆发不得而知。地球大灾变目前来看有两方面可能，一是太空小行星、彗星撞击地球，二是地球超级火山爆发。这里对超级火山爆发的诱因作一些大胆的猜想。 以下逻辑推理仅是个人不成熟的猜想，全当茶饭后的谈料。 太阳黑子：当太阳表面上的太阳黑子覆盖面积足够大时，将产生强大的太阳磁震动。这种电磁振动通过超级日珥将对地球的磁场产生强烈影响，导致地球磁极偏动（或颠倒）。实际上这种作用是太阳磁场的改变影响地核磁场的变化。太阳与地球之间的相互作用力除了万有引力外，电磁作用也是每时每刻存在的。下图为美国科罗拉多州国家大气研究中心模拟的太阳黑子结构（模拟显示太阳黑子有明显的磁极方向）。 关于太阳黑子与地磁的相互关系：简单来看太阳黑子就是一个个磁铁，它的两极方向是指向地球轨道平面的；而地球的磁场两极方向与地球轨道平面几乎垂直，但存在一定夹角。那么对于面积过大的黑子，无

疑是一块超级磁铁，对于垂直方向上的地球磁场的影响会大大增加。一方面是影响地磁方向的偏动，另一方面将间接带动地球质量中心向太阳方向（或者背离太阳方向）运动。但是普通情况下，黑子磁场被束缚在太阳表面；但超级黑子伴随的超级日珥耀斑则将太阳磁场抛向太空，特别是地球轨道平面。因此，一头依然连着太阳黑子的日珥磁场，将通过大量带电粒子将磁力传送到地球磁场上，或将使地球磁场发生剧烈震动。 普遍认为太阳和其它天体与地球之间的万有引力是造成地震的主要原因。从1900年以来，环太平洋地震带上60多起7.8M以上强震，有38%是发生在12-1月，6-7月之间。这是地球近日点和远日点的时间段，两个天体之间的万有引力为最大和最小。因此运行公转轨道上地球的角速度和线速度分别为最大和最小，这使得地球自转之间的差值也最大，因此引发大地震的几率也高于其它时段。但是造成火山喷发，特别是超级火山喷发的最主要原因可能不是星体间万有引力变动造成的，而是天体磁场相互影响造成的，其中超级太阳黑子、太阳耀斑、超级日珥带来的磁场不可忽视。 今年九月底，太阳爆发了巨大规模的太阳耀斑和日珥现象，这是视频连接：https://www.sodocs.net/doc/ec8353223.html,/player.php/sid/31323149/v.swf 地球重心：地球磁极的偏动进而对地核的位置产生影响。地核位置的变动将带动地幔溶岩的流动，其中形成向地壳垂直运动的巨大岩浆体。 超级火山：地球重心变动将加速或减速板块运动，地壳运动的变速将造成板块衔接地区强大地震（可能达到9.0级以上）。而最终巨大的岩浆体从板块之间最为薄弱的部分爆发，喷发时间可能超过半个月以上。

太阳黑子周期分析

太阳黑子周期分析 1：计算太阳黑子周期 1）、选取历年的太阳黑子数据 本次作业选取的是1700—1999年的太阳黑子数据。将数据导入matlab中，并绘制太阳黑子数随年份变化的关系曲线。如图1所示。 程序如下: clear load sunspot.dat year =sunspot(:,1); sunspot =sunspot(:,2); plot(year(1:300),sunspot(1:300),'b.-'); xlabel ('years'); ylabel('sunspot data'); title('1700—1999年太阳黑子数是随年份变化的关系曲线 '); grid on 图1、太阳黑子数随年份的变化曲线 2）：利用功率谱密度函数分析周期 1、对已经得到的Wolfer数进行FFT变换分析它的变化规律，并作功率与频率的关系图。 y=fft (sunspot (1:300)); y(1)=[];

n=length(y); power =abs(y(1:n/2)).^2; q=1/2; f= (1:n/2)/(n/2)*q; plot(f, power); xlabel('周期/年');title('周期图'); 运行结果如图2所示。 图2、太阳黑子的功率谱 为了清楚起见，取功率和频率的前50个分量作它的周期图，程序如下: plot(f(1:50),power(1:50)); xlabel('频率'); 运行结果如图3所示。

图3、功率和频率的前50个分量的周期图 2、确定太阳黑子的活动周期，画出功率与周期的关系图。程序如下： T=1./f; plot (T, power); axis ([0 50 0 7e+6]); %X轴围是0-50，Y轴围是0-7*10^6 xlabel ('周期');ylabel('功率'); grid on %在功率与周期的关系图上标出功率的最高点，该位置对应的周期即为太阳黑子活动的周期。程序如下： hold on index=find(power==max(power)); m=num2str(T(index)); plot(T(index),power(index),'r.','MarkerSize',25); text(T(index)+2,power(index),['T=',m]); hold off 运行结果如图4所示：

太阳黑子

太阳黑子（太阳的暗黑斑点）编辑[tài yáng hēi zǐ] 太阳黑子（sunspot）是在太阳的光球层上发生的一种太阳活动，是太阳活动中最基本、最明显的。一般认为，太阳黑子实际上是太阳表面一种炽热气体的巨大漩涡，温度大约为3000-4500K。因为其温度比太阳的光球层表面温度要低1000到2000摄氏度（光球层表面温度约为6000摄氏度），所以看上去像一些深暗色的斑点。太阳黑子很少单独活动，通常是成群出现。黑子的活动周期为11.2年，活跃时会对地球的磁场产生影响，主要是使地球南北极和赤道的大气环流作经向流动，从而造成恶劣天气，使气候转冷。严重时会对各类电子产品和电器造成损害。 目录1基本信息 2活动周期 3黑子特性 4黑子成因 5观测历史 6相关影响 7与人患病 8黑子的形成 1基本信息在太阳的光球层上，有一些旋涡状的气流，像是一个浅盘，中间下凹，看起来是黑色的，这些旋涡状气流就是太阳黑子（sunspot）。黑子本身并不黑，之所以看得黑是因为比起光球来，它的温度要低一、二千度，在更加明亮的光球衬托下，它就成为看起来像是没有什么亮光的暗黑的黑子了。太阳黑子 太阳黑子是在太阳的光球层上发生的一种太阳活动，是太阳活动中最基本，最明显的活动现象。一般认为，太阳黑子实际上是太阳表面一种炽热气体的巨大漩涡，温度大约为4000K （热力学温标单位）。因为比太阳的光球层表面温度要低（光球层表面温度约为6000摄氏度），所以看上去是一些深暗色的斑点。太阳黑子其实并不黑，因为旋涡状气流的温度为4600℃，比太阳表面的正常温度低1400℃还多，所以看上去是黑的。太阳黑子很少单独活动。常常成群出现。 太阳黑子虽然颜色较"深"，但是在观测情况下，与太阳耀斑同样清晰显眼。天文学家把太阳黑子最多的年份称为“太阳活动峰年”，太阳黑子最少的年份称为“太阳活动谷年”[1] 太阳黑子与耀斑 2活动周期太阳耀斑 太阳黑子是太阳表面因温度相对较低而显得“黑”的局部区域。中国是世界上最先发现黑子的国家，早在中国古代，当时的中国人就已发现了黑子的存在。在汉书五行志中说汉成帝河平元年三月乙末，日出黄，有黑气，如大钱，据日中央。 黑子一般成群出现在太阳表面，天文学家又将其称为“黑子群”。黑子的形成周期短，形成后几天到几个月就会消失，新的黑子又会产生。太阳黑子是太阳活动的重要标志，其活动存在着明显的周期性，周期平均为11.1年。黑子群对地球的磁场和电离层会造成干扰，并在地球的两极地区引发极光。

大数据常用的算法

大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信

实验四太阳黑子的投影观测及数据处理

实验四太阳黑子的投影观测及数据处理 一、实验目的 1．学会太阳黑子的投影观测方法； 2．运用太阳球面坐标，黑子分型的相关知识，学会太阳黑子相应观测资料的处理方法。 二、实验仪器 天文望远镜附加太阳投影屏，黑子观测记录纸（图sh8.1） 图sh8.1 太阳黑子观测记录纸 三、太阳黑子的投影观测 1.调节望远镜，使日面像进入视场，并按要求把记录纸固定在投影屏上，启动转仪钟。 2.调节望远镜的焦距，使日像最清楚。 3.调整投影屏的前后位置，使日像大小与观测纪录纸上的圆重合。 4.确定投影屏上图纸的东西方向：调节望远镜，使其沿着赤经方向来回微动（利用电钮控制或手动操作杆来实现），移动图纸，使黑子移动方向严格地沿图纸上的东西方向运动（即图纸上的东西线与黑子移动方向一致）。 5.描绘黑子时要求大小、形状尽可能一致，位置要准确。下笔时先轻描，当位置准确后再重描。先描本影，后描半影，全部描完后，再检查一遍，看是否有遗漏的小黑子 6.最后记录观测完毕的时刻及观测当日世界时为0h的P(日轴方位角)、B0（日面中心纬度）、L0(日面中心经度)和天气状况等。 四、观测资料的分析处理 太阳黑子投影观测每日数据处理包括: 1. 黑子的分群、编号、分型 一般相距极近的几个黑子常属于同一群，但也有仅一个单独黑子而相当于一群的。分群后，按黑子出现的先后，自西向东给黑子群一个顺序编号(见图sh8.2)。依据黑子的分型标

准，给各群黑子标出所属类型。 图sh8.2 太阳黑子图 黑子群有好几种分类方法，在此我们只介绍苏黎世天文台的分类法：按照黑子群演变的发展阶段分为A、B、C、D、E、F、G、H、J共9种类型。演变到最强是E型和F型，演变到最末是J型。 A类：没有半影的黑子或者单极小黑子群。 B类：没有半影的双极黑子群。 C类：同B类相似，但其中一个主要黑子有半影。 D类：双极群，两个主要黑子都有半影，其中一个黑子是简单结构；东西方向延伸不小于10°。 E类：大的双极群，结构复杂，两个主要黑子都有半影，在两个主要黑子之间有些小黑子；东西方向延伸不小于10°。 F类：很大的双极群或者很复杂的黑子群；东西方向延伸不小于15°。 G类：大的双极群，只有几个较大的黑子；东西延伸不小于10°。 H类：有半影的单极黑子或者黑子群，有时也具有复杂的结构；直径大于2.5°。 J类：有半影的单极黑子或者黑子群；直径小于2.5°（见图sh8.3）。

太阳黑子数时间序列分析数据

Re:【求助】请问谁有太阳黑子数据 只有1700-1987年的 年份黑子数： 1700 5.0 1701 11.0 1702 16.0 1703 23.0 1704 36.0 1705 58.0 1706 29.0 1707 20.0 1708 10.0 1709 8.0 1710 3.0 1711 0.0 1712 0.0 1713 2.0 1714 11.0 1715 27.0 1716 47.0 1717 63.0 1718 60.0 1719 39.0 1720 28.0 1721 26.0 1722 22.0 1723 11.0 1724 21.0 1725 40.0 1726 78.0 1727 122.0 1728 103.0 1729 73.0 1730 47.0 1731 35.0

1733 5.0 1734 16.0 1735 34.0 1736 70.0 1737 81.0 1738 111.0 1739 101.0 1740 73.0 1741 40.0 1742 20.0 1743 16.0 1744 5.0 1745 11.0 1746 22.0 1747 40.0 1748 60.0 1749 80.9 1750 83.4 1751 47.7 1752 47.8 1753 30.7 1754 12.2 1755 9.6 1756 10.2 1757 32.4 1758 47.6 1759 54.0 1760 62.9 1761 85.9 1762 61.2 1763 45.1 1764 36.4 1765 20.9 1766 11.4 1767 37.8

数据挖掘与算法作业

论文题目：数据挖掘算法在电子商务推荐系统的应用学科、专业名称：电子商务专业 考试科目：数据挖掘算法

数据挖掘算法在电子商务推荐系统中的应用摘要 在电子商务中，企业只有不断地扩张，才能在竞争中保持自己的优势。其中如何留住老顾客并不断吸引新顾客的加入是企业实现扩张和获取利润的一个重要方面。本文主要是针对电子商务企业中顾客的消费行为进行分析研究的基础上展开论述的。通过聚类算法，对具有不同消费行为的顾客进行分类，利用关联规则算法对顾客的购物篮进行分析，通过算法的组合提高推荐的精度和准确性，从而更好的为顾客服务，以达到留住老顾客和吸引新顾客的目的。 一、引言 电子商务规模的迅速增长在给用户带来更多选择机会的同时,也使得用户搜索所需商品的成本越来越高。电子商务推荐系统可以向用户提供商品推荐,帮助用户找到所需商品,满足用户个性化的需求,将用户从浏览者转变为购买者,通过网站与用户的互动提高了用户的忠诚度,从而增加企业的效益,同时将用户从繁重的搜索任务中解脱出来。目前几乎所有的大型电子商务网站都不同程度地使用电子商务推荐技术,比如Amazon、CDNow、ebay和dangdang等。 二、电子商务推荐系统概述 电子商务推荐系统的定义为:“利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议, 帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程”。该定义现已被广泛引用[1]。1998 年7 月, 由美国AAAI 组织各学者在威斯康辛州专门召开了以推荐系统为主题的会议,集中讨论了推荐系统的发展问题。目前,推荐系统已广泛运用到各行业中,推荐对象包括书籍、音像、网页、文章和新闻等。推荐系统可以是根据其他客户的信息或是此客户的信息, 根据客户的购买频率、消费金额和购买模式预测未来的购买行为, 为客户提供个性化服务[2]。根据挖掘的客户行为模式和购买组合来获取新客户、保持老客户、细分客户和实现交叉销售。 电子商务推荐系统可以在网页的浏览者中发掘隐藏着的购买者，还可以促进消费，刺激浏览者的购买欲望，并分析购买者的购物习惯，产生推荐集合，留住客户。推荐系统是电子商务不可或缺的重要组成部分。它的个性化发展也直接对电子商务的发展产生影响[3]。至今在电子商务中研究个性化推荐系统也一直是数

太阳黑子

太阳黑子周期规律 一、太阳黑子简介 太阳黑子是太阳光球上的临时现象，它们在可见光下呈现比周围区域黑暗的斑点。它们是由高密度的磁性活动抑制了对流的激烈活动造成的，在表面形成温度降低的区域。虽然它们的温度仍然大约有3000-4500K，但是与周围5,780K的物质对比之下，使它们清楚的显视为黑点，因为黑体（光球非常近似于黑体）的热强度（I）与温度（T）的四次方成正比。如果将黑子与周围的光球隔离开来，黑子会比一个电弧更为明亮。当它们在太阳表面横越移动时，会膨胀和收缩，直径可以达到80,000公里，因此在地球上不用望远镜也可以直接看见。 激烈的磁场活动显示，太阳黑子会导致次一级的活动，像是冕圈和再联结事件。大多数的闪焰和日冕物质抛射都起源于可见到黑子群存在的磁场活动区域。相似的现象也在一些有着星斑的恒星上被直接观测到。 太阳黑子很少单独活动，常是成群出现，太阳黑子是人们最早发现也是人们最熟悉的一种太阳表面活动。因为太阳内部磁场发生变化，太阳黑子的数量并不是固定的，它会随着时间的变化而上下波动，每隔一定时间会达到一个最高点，这段时间就被称之为一个太阳黑子周期。黑子的活动周期为11.2年，活跃时会对地球的磁场产生影响，主要是使地球南北极和赤道的大气环流作经向流动，从而造成恶劣天气，使气候转冷。严重时会对各类电子产品和电器造成损害。 二、实验基本原理 2.1基本依据 在该试验中，主要根据数字信号处理中的自相关理论并且应用matlab软件来计算太阳黑子周期。 2.2自相关的基本定义 首先要介绍一下互相关：互相关函数是描述随机信号x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1，

t2间的相关程度。互相关函数是在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效。设有两个实信号x(n),y(n)。则定义两个序列互相关为： ∞ r xy m=x n y n?m=x m?y(?m) n=?∞ 自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2间的相关程度。所以自相关的定义式为 ∞ r xx m=x n x n?m=x m?x?m n=?∞ 三、计算过程 下图为1900年到1997年太阳黑子相对数分布 对上面的数据通过matlab进行自相关处理

太阳黑子周期matlab仿真

太阳黑子的年平均出现次数100年统计 年份次数年份次数年份次数 1770 101 1803 43 1836 122 1771 82 1804 48 1837 138 1772 66 1805 42 1838 103 1773 35 1806 28 1839 86 1774 31 1807 10 1840 63 1775 7 1808 8 1841 37 1776 20 1809 2 1842 24 1777 92 1810 0 1843 11 1778 154 1811 1 1844 15 1779 125 1812 5 1845 40 1780 85 1813 12 1846 62 1781 68 1814 14 1847 98 1782 38 1815 35 1848 124 1783 23 1816 46 1849 96 1784 10 1817 41 1850 66 1785 24 1818 30 1851 64 1786 83 1819 24 1852 54 1787 132 1820 16 1853 39 1788 131 1821 7 1854 21 1789 118 1822 4 1855 7 1790 90 1823 2 1856 4 1791 67 1824 8 1857 23 1792 60 1825 17 1858 55 1793 47 1826 36 1859 94 1794 41 1827 50 1860 96 1795 21 1828 62 1861 77 1796 16 1829 67 1862 59 1797 6 1830 71 1863 44 1798 4 1831 48 1864 47 1799 7 1832 28 1865 30 1800 14 1833 8 1866 16 1801 34 1834 13 1867 7 1802 45 1835 57 1868 37 1869 74

太阳黑子活动与天气的变化关系

太阳黑子活动与天气的变化关系 什么是太阳黑子 通过一般光学望远镜观测太阳，观测到的是光球层（太阳大气层的最里层）的活动。太阳黑子是太阳表面巨大的游涡状气流产生的。由于一部分气流的温度到4600°C，比太阳表面的正常温度低1400多°C，所以看起来是黑的。 随着太阳磁感线的研究，人们认为黑子的产生与太阳的磁场磁感线的断裂有关。太阳是一个流体性的气体球，赤道与两极的自转速度不同，磁感线发生断裂，断裂处就发生强烈的磁场作用，产生了黑子。 黑子的重要特性是它们的磁场强度，黑子越大，磁场强度越高，大黑子的磁场强度可达4000高斯。太阳黑子活动呈周期出现，两次极大间的间隔平均为11.2年，叠加有一个为期80年的低幅度的周期。在黑子群周围常出现耀斑，发出的辐射和粒子同地球磁场和电离层相互作用会使地球上的短波无线电通讯中断并出现极光。 太阳黑子在日面上的大小、多少、位置和形态等，每日都不一样。太阳黑子是光球层物质剧烈运动形成的局部强磁场区域，是光球层活动的重要标志。长期观测太阳黑子就会发现，有的年份黑子多，有的年份黑子少，有时甚至几天，几十天日面上都没有黑子。天文学家们早已注意到，太阳黑子从最多（或最少）的年份到下一次最多（或最少）的年份，大约相隔11年。也就是说，太阳黑子有平均11的活动周期，这也是整个太阳的活动周期。天文学家把太阳黑了最多的年份称为“太阳活动峰年”，把太阳黑子最少的年份称为“太阳活动宁静年”。 黑子方队 太阳黑子大多喜欢成群结队。复杂的黑子群由几十个黑子组成，而大多数黑子群是由两个主要黑子组成，沿着太阳自转方向，位于西边的黑子叫做“前导黑子”，位于东边的黑子叫做“后随黑子”，大黑子周围还有许多小黑子。极性相同的一对或一群黑子称为单级群，极性相反的一对或一群黑子称为双极群。黑于群中极性分布不规则的称为复杂群。 通过长期观测，19世纪40年代，施瓦布发现太阳黑子数目表现出一种周期性的变化，变化周期大约是10～11年。后来斯玻勒又进一步发现黑于在日面上随时间变化的纬度分布具有一定的规律性。一般说来，一个周期的黑子刚出现时，都在日面纬度30°附近。在黑子较多的时候，则在纬度15°左右。周期结束时，黑子多半在低纬度地区出现和消失。上一个周期的黑子还没最后消失，下一个周期的黑子又在纬度30°附近出现了。另外，几乎所有的黑子都出现在纬度8°～45°之间，极少有超过这个范围的。如果以黑子群的日面纬度平均值作纵坐标，时间为横坐标，绘出的黑子群日面纬度分布图，就像一群排列整齐的蝴蝶。 另外，人们还发现在黑子存在期间，它的磁场强度是随时间变化的。黑子刚出现时，磁场强度迅速上升到极大值，然后稳定一段时间，随着黑子的瓦解和消失，磁场强度呈线性衰减。黑子群中成对的那两个大黑子具有相反的极性。下一个活动周期中，如果太阳北半球上黑子对中的前导黑子的极性是“北”，那么后随黑子就是“南”，太阳南半球正与此相反。而到了下一个太阳周，两半球黑子对的极性将颠倒过来，在下一个活动周期中颠倒回去。根据黑子磁

太阳黑子数时间序列的奇异谱分析和小波分析

第32卷第6期 2007年11月 测绘科学 Science of Surveying and M app ing Vol 132No 16 Nov 1 作者简介:徐克红(19822),女,山东泰安人,辽宁工程技术大学与中国测绘科学研究院联合培养硕士研究生,主要研究方向为卫星轨道确定。E 2mail:xukehong0719@1631com 收稿日期:2007206228 太阳黑子数时间序列的奇异谱分析和小波分析 徐克红 ①② ,程鹏飞①,文汉江 ① (①中国测绘科学研究院,北京　100039;②辽宁工程技术大学,辽宁阜新　123000) 【摘　要】本文对小波变换和奇异谱分析方法进行了简要介绍,对离散小波的分解和重构、奇异谱分析的重构进 行了详细阐述。结合太阳黑子数1749年至2007年3月期间的月平均值时间序列进行了小波变换的分解和重构及SS A 方法的重构,提取了其主要的周期特性,并对两种分析方法进行了比较。【关键词】小波分析;离散小波的分解与重构;奇异谱分析;太阳黑子数【中图分类号】P228 【文献标识码】A 【文章编号】100922307(2007)0620035204 1　引言 太阳黑子是太阳光球上经常出现的阴暗斑点,是太阳活动的羁绊标志,是反映太阳辐射变化的重要指标,一般用太阳黑子数表示。太阳黑子数反映了太阳活动强弱的变化,对地球的影响很大,诸如地磁变化、大气运动、气候异常、海洋变化等,都和太阳黑子数变化有着不同程度的关系。因此研究太阳黑子数的变化有利于深入了解它对卫星轨道、定位等方面的影响。 对太阳黑子数变化的研究已有很多,韩延本,韩刚用小波分析的方法对太阳黑子数变化进行研究,验证了小波分析方法的可行性,并得到太阳黑子数变化包含多种周期分量的结论。郝立生,李新,李月英利用Morlet 小波变换对太阳活动变化进行了研究,得到太阳活动存在141和106a 的变化周期。 小波变换的概念是1984年法国地球物理学家J 1Morlte 在分析处理地球物理勘探资料时提出来的。其数学基础是19世纪的傅里叶变换,其后理论物理学家A 1Gr oss man 采用平移和伸缩不变性建立了小波变换的理论体系。1989年S 1Mallat 提出了多分辨率分析概念,统一了在此之前的各种构造小波的方法,特别是提出了二进小波变换的快速算法,使得小波变换完全走向实用性[8]。 奇异谱分析(SS A )是对一维的时间序列进行分析的主成分分析方法。该方法适用于从短噪声时间序列中提取信息。SS A 在时空域中,通过将序列分解成元素行为模式的方法,将含在延迟坐标相空间的信息拆开,通过使用数据适应滤波器来帮助将时间序列分开为统计的独立成分,这些成分可以当作趋势、振动或噪声来进行分类。 本文选用太阳黑子数月平均值,采用小波变换和奇异谱分析的方法对该时间序列进行分析,同时对两种分析方法进行比较。 2　奇异谱分析 主成分分析(PCA,Princi pal Component Analysis ),也称为经验正交函数(E OF,E mp irical O rthogonal Functi on ), 可以由多维的时间序列中获取时间序列的主要成分,是常用的多元统计分析方法之一,主要将多个彼此相关的指标变换为少数几个彼此独立的综合指标即主成分,并要求主成分能反映原始数据的几乎全部信息,其中,常用于对一维的时间序列进行分析的方法称为奇异谱分析(SS A,Sin 2gular s pectru m analysis )。 奇异谱方法(SS A )是一种特别适合于研究周期振荡行为的分析方法,它是从时间序列的动力重构出发,并与经验正交函数相联系的一种统计技术,是E OF 分解的一特殊应用。分解的空间结构与时间尺度密切相关,可以较好地从含噪声的有限尺度时间序列中提取信息,目前已应用于多种时间序列的分析中。 SS A 的具体操作过程是,将一个样本量为n 的时间序列按给定嵌套空间维数(即窗口长度)构造一资料矩阵。当这一个资料矩阵计算出明显成对的特征值,且相应的E OF 几乎是周期性或正交时,通常就对应着信号中的振荡行为,可见SS A 在数学上相应于E OF 在延滞坐标上的表达。 对给定的X 1,X 2,…,X n 的时间序列,给定嵌套维数M ,M

数据挖掘主要算法

朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。 3. 如果中的某一项为0，则其联合概率的乘积也可能为0，即2中公式的分子为0，为了避免这种现象出现，一般情况下会将这一项初始化为1，当然为了保证概率相等，分母应对应初始化为2（这里因为是2类，所以加2，如果是k类就需要加k，术语上叫做laplace 光滑, 分母加k的原因是使之满足全概率公式）。 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树： 决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。 信息熵的计算公式如下:

其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。 现在选中一个属性xi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’=p1*H1+p2*H2.，则此时的信息增益ΔH=H-H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic回归： Logistic是用来分类的，是一种线性分类器，需要注意的地方有： 1. logistic函数表达式为： 其导数形式为： 2. logsitc回归方法主要是用最大似然估计来学习的，所以单个样本的后验概率为： 到整个样本的后验概率：

太阳黑子活动周期的分析

一、 引言 太阳黑子是人们最早发现也是人们最熟悉的一种太阳表面活动。因为太阳内部磁场发生变化，太阳黑子的数量并不是固定的，它会随着时间的变化而上下波动，每隔一定时间会达到一个最高点，这段时间就被称之为一个太阳黑子周期。太阳黑子的活动呈现周期性变化是由施瓦贝首次发现的。沃尔夫 (R.Wolfer)继而推算出11年的周期规律。实际上，太阳黑子的活动不仅呈11年的周期变化，还有海耳在研究太阳黑子磁场分布时发现的22年周期；格莱斯堡等人发现的80年周期以及蒙德极小期等。由于太阳黑子的活动规律极其复杂，时至今日科学家们仍在努力研究其内在的规律和特性。事实上，对太阳黑子活动规律的研究不仅具有理论意义，而且具有直接的应用需求。太阳黑子的活动呈现周期性变化的，沃尔夫(R.Wolfer)根据在过去的288 年(1700年~1987 年)间每年太阳黑子出现的数量和大小的观测数据推算出11 年的周期规律。我们利用Matlab 强大的数据处理与仿真功能，对Wolfer 数进行功率谱密度分析从而可以得到对太阳黑子活动周期的结论。 二、 实验原理 在该实验中，对Wolfer 数序列做FFT 变换后得到Y （长度为n ），只取其前 n 2 个数据的功率谱密度的估计值2|Y |。原因是时域为离散的实序列的傅立叶变换对应于具有周期性且偶对称的频域特性，因此Y 的前 n 2 个数据已经包含了Wolfer 数的全部信息。根据DFT 的频域单位k 与DTFT 的频域单位?的表达关系式2k N π ?= ?以及?与f 对应关系=2s f f ?π?，可以看出k 与f 呈线性关系 s f f k N = ?；同样地，因为Y 的前n 2个数据已经包含了Wolfer 数的全部信息， 只取前 n 2 个数据分析功率-频率图时，对应的横坐标时应取2 s f f k N =?。（注： s f 为采样频率）

太阳黑子MATLAB

附参考程序： 装载太阳黑子的数据程序如下： load sunspot.dat; %这组数据记录了在过去的288年（1700-1987年）间每年太 阳黑子出现的数量和大小的观测数据。 绘制Wolfer图的程序如下： year=sunspot(:,1); wolfer=sunspot(:,2); plot(year,wolfer); xlabel('Years');ylabel(' Sunspot Data ') title('Sunspot Data') 求Wolfer数的FFT程序如下： Y = fft(wolfer); 在复平面上绘制由Y给出的傅立叶系数的分布图程序如下： Y(1)=[ ]; plot(Y,'ro') title('Fourier Coefficients in the Complex Plane'); xlabel('Real Axis'); ylabel('Imaginary Axis'); set(gca,'YTick',[],'XTick',[]); Wolfer数的周期图程序如下： n=length(Y); power = abs(Y(1:n/2)).^2; nyquist = 1/2; freq = (1:n/2)/(n/2)*nyquist; plot(freq,power) xlabel('cycles/year') title('Periodogram') % 加载.据 load sunspot.dat year=sunspot(:,1); relNums=sunspot(:,2); plot(year,relNums) title(‘太阳黑子wolfer图’) xlabel(‘年份’); ylabel(‘太阳黑子数量’ ); year=sunspot(:,1); %从数据中读取年份的相关信息 wolfer=sunspot(:,2); %从数据中读取关于黑子出现数量的相关信息plot(year,wolfer,'-c'); %绘制太阳黑子Wolfer图 title('太阳黑子Wolfer图');