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摘要
太阳质子事件是一种由太阳活动爆发时喷射并传播到近地空间的高能粒子引起的空间天气现象。这些高能粒子会对航天器和宇航员产生严重危害，对太阳质子事件进行准确的短期预报是航天活动灾害预防的重要内容。针对当前主要预报模型中普遍存在的高虚报率问题，提出了一种基于集成学习的太阳质子事件短期预报方法，利用第23个太阳活动周数据，建立了一种集成8种机器学习模型的太阳质子事件短期预报系统。实验结果表明，本文方法在取得了80.95%的报准率的同时，将虚报率降低至19.05%，相比现有的预报系统具有较为明显的优势。
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