太陽黑子

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太陽黑子范文第1篇

太陽是地球上光和熱的源泉，它的一舉一動，都會對地球產生各種各樣的影響。黑子既然是太陽上物質的一種激烈的活動現象，所以對地球的影響很明顯。

當太陽上有大群黑子出現的時候，會出現磁暴現象使指南針會亂抖動，不能正確地指示方向；平時很善于識別方向的信鴿會迷路；無線電通訊也會受到嚴重阻礙，甚至會突然中斷一段時間，這些反常現象將會對飛機、輪船和人造衛星的安全航行、還有電視傳真等等方面造成很大的威脅。

同時，太陽黑子產生的帶電離子，可以破壞地球高空的電離層，使大氣發生異常，還會干擾地球磁場，從而使電訊中斷。黑子群對地球的磁場和電離層會造成干擾，并在地球的兩極地區引發極光。

黑子還會引起地球上氣候的變化。100多年以前，一位瑞士的天文學家就發現，黑子多的時候地球上氣候干燥，農業豐收；黑子少的時候氣候潮濕，暴雨成災。我國的著名科學家竺可楨也研究出來，凡是中國古代書上對黑子記載得多的世紀，也是中國范圍內特別寒冷的冬天出現得多的世紀。還有人統計了些地區降雨量的變化情況，發現這種變化也是每過11年重復一遍，很可能也跟黑子數目的增減有關系。

研究地震的科學工作者發現，太陽黑子數目增多的時候，地球上的地震也多。地震次數的多少，也有大約11年左右的周期性。

植物學家也發現，樹木的生長情況也隨太陽活動的11年周期而變化。黑子多的年份樹木生長得快；黑子少的年份就生長得慢。

更有趣的是，黑子數目的變化甚至還會影響到我們的身體，人體血液中白血球數目的變化也有11年的周期性。而且_般的人在太陽黑子少的年份，感到肚子餓的較快，小麥的產量較高，小麥的蚜蟲也較少；

太陽黑子活動高峰時，心肌梗死的病人數量也激劇增加。為什么太陽黑子活動高峰時，患病人數會增加呢?原來黑子活動高峰時，太陽會發射出大量的高能粒子流與X射線，并引起地球磁暴現象。它們破壞地球上空的大氣層，使氣候出現異常，致使地球上的微生物大量繁殖，為疾病流行創造了條件。另一個方面，太陽黑子頻繁活動會引起生物體內物質發生強烈電離。例如紫外線劇增，會引起感冒病毒細胞中遺傳因子變異，并發生突變性的遺傳，產生一種感染力很強而人體對它卻有免疫力的亞型流感病毒。這種病毒一但通過空氣或水等媒介傳播開去，就會釀成來勢兇猛的流行性感冒。

太陽黑子范文第2篇

假如所有的小河都干涸了，外面是一副慘不忍睹的景象——往日的高樓大廈不在輝煌，往日繁華的街道不在人山人海，往日歡聲笑語的人們只能靜靜地在家等待著死神的降臨。

假如所有的小河都干涸了，高樓大廈里的人們沒有水喝，躺在地上瘦骨嶙峋那往日高度非凡的大老板趴在地上痛苦的著。

假如所有的小河都干涸了，人們痛苦的聲將傳遍整個地球，人類將滅亡！

太陽黑子范文第3篇

地質學家告訴我們，地球的磁場會逆轉，南極變成北極，北極變成南極。如今，研究太陽的專家也告訴我們，太陽的磁場也會逆轉。

地球磁場的逆轉沒有固定的時間間隔，一般在10萬年到幾百萬年的時間內會逆轉一次，逆轉過程需要大約1千年到1萬年的時間。而太陽磁場的逆轉卻要頻繁得多，11年逆轉一次，正好與太陽黑子變化的周期相符合，而且太陽磁場逆轉過程正好發生在太陽黑子最多的時候。太陽專家告訴我們，2012年是太陽黑子最多的一年，也正是太陽磁場發生逆轉的時候。有意思的是，太陽磁場的逆轉非常準時，就像時鐘一樣，每11年就會逆轉一次。

這會不會與太陽黑子有關系呢？

太陽磁場為何逆轉

對于太陽磁場，與地球磁場同樣存在的問題之一就是，太陽的磁場為什么會發生逆轉呢？

科學家發現，恒星都有自己的磁場，恒星的磁場一般都會發生逆轉，只不過逆轉周期各不相同。恒星磁場的產生，據科學家推測類似于發電機原理，恒星本身就是由各種帶電的離子組成的，恒星的自轉會導致體內的離子出現渦流，帶電離子的渦流就相當于我們熟悉的導線里的電流。我們知道，電場的變化就會產生一個個磁場，帶電離子渦流也會產生磁場，一個個磁場疊加起來，導致太陽對外呈現出總體的磁場。

至于恒星的磁場為何會逆轉，可能與恒星體內的離子渦流方向經常變化有關，也就是恒星體內的渦流方向經常發生變化，從而導致磁場的變化。

磁場逆轉的影響

地質專家告訴我們，地球磁場的逆轉一般會給地球帶來巨大的變化，那么太陽磁場逆轉那么頻繁，為什么我們卻沒有什么感覺呢？

其實太陽磁場的逆轉對于太陽本身的影響還是很大的。在磁場逆轉過程中，磁場處于變動最大的時候，此時產生的太陽黑子最多。說白了，太陽黑子其實就是強烈的局部磁場，這局部磁場會把太陽內部的很多物質拋撒出來，釋放出比較強的離子流，也就是太陽風。

太陽黑子范文第4篇

太陽引起地球上出現溫度差，然后有了壓力差，然后又風，水蒸發又會形成降水，再加上各地區地形等。

太陽黑子的活動對地球上的溫度有直接影響。當太陽黑子活動低迷時，地球大氣中的電磁場便會受到強烈干擾，太陽輻射會發生較大的變化。其結果是一段時期內加劇了南北極地的寒冷空氣和赤道附近低緯度地區的暖濕空氣相互交換，使大多數人類聚居地區的氣溫下降。與此相反，假如太陽黑子活動較為頻繁時，冷暖空氣的南北交換量便相對減少，我們生活的地區氣溫就會相對較高，天氣的變化也顯得較為穩定。

（來源：文章屋網 ）

太陽黑子范文第5篇

為了充分模擬生物神經元的時間累積效果，以便提高傳統神經網絡的逼近能力，本文提出一種基于序列輸入的神經網絡模型(sequenceinput-basedneuralnetworks,SINN)，該模型的每個輸入樣本為多維離散序列，可表述為一個矩陣?；贚-M算法設計了該模型的學習算法。以太陽黑子數年均值預測為例，仿真結果表明，當輸入節點數和序列長度比較接近時，該模型的逼近和預測能力明顯優于普通神經網絡。

基于序列輸入的神經網絡模型

1基于序列輸入的神經元模型

對于n×q矩陣式樣本，普通神經元將每一列視為單個樣本，而將整個矩陣視為q個n維樣本。為實現對矩陣式樣本的整體映射，本文提出序列神經元模型，如圖1所示。

2基于序列輸入的神經網絡模型

本文提出的序列輸入神經網絡模型為三層結構，隱層為序列神經元，輸出層為普通神經元，如圖3所示，圖中g為sigmoid函數。

基于序列輸入的神經網絡算法

1算法原理

令輸入層n個節點，隱層p個節點，輸出層m個節點。給定L個學習樣本，其中第l(l=1,2,,L)個樣本可表示為若逼近誤差小于等于預先設定的限定誤差，或迭代步數帶到預先設定的最大步數，則算法終止。

2實施方案

Step1模型初始化。包括：序列長度、各層節點數，各層權值的迭代初值，限定誤差E，限定步數G。置當前代數g=1。Step2按式(4-5)計算各層輸出，按式(6-15)調整網絡權值。Step3按式(16)計算逼近誤差maxE，若E>Emax或g<G，則g=g+1轉Step2，否則轉Step4。Step4保存各層權值，停機。

仿真對比

1Mackey-Glass時間序列逼近

本節以Mackey-Glass數據逼近作為仿真對象，并與普通三層ANN對比，驗證SINN的優越性。Mackey-Glass序列樣本可由下式產生為使對比公平，兩種算法采用相同的網絡結構，且均采用L-M算法調整權值。由上式生成序列仿真方案為用前面的m個數據，預測緊鄰其后的1個(即第m+1個)數據。因此兩種模型的輸出層均只有一個節點。為使對比充分，兩種模型隱層均取5,10,,20個節點。樣本歸一化后的限定誤差取0.05，限定步數取100。兩種模型的初始權值均在(-1,1)中隨機選取，L-M算法的控制參數=0.05tµ。ANN隱層和輸出層采用Sigmoid函數。

根據仿真方案，我們取預測長度m=24。令SINN輸入節點為n，序列長度為q，顯然，q反映在時間上的積累。為考察SINN的性能，即考察當n和q滿足什么關系時，SINN的性能最佳，我們將SINN輸入節點n和序列長度q分別取為表1所示的8種情況，顯然ANN的輸入節點只有m=24一種情形。為便于對比，首先定義收斂的概念。算法終止后，若逼近誤差小于限定誤差，稱算法收斂。

對于輸入節點和隱層節點的每種組合，分別用兩種模型仿真10次，并記錄每種模型的平均逼近誤差、平均迭代步數、平均收斂次數作為評價指標。仿真結果表明，SINN3_8、SIQNN4_6、SIQNN6_4、SIQNN8_3這四種SINN的逼近能力明顯優于ANN。兩種模型的訓練結果對比如圖4-6所示。

2太陽黑子數年均值預測

太陽黑子是太陽活動中最基本、最明顯的活動現象。太陽黑子產生的帶電離子，可以破壞地球高空的電離層，使大氣發生異常，還會干擾地球磁場，從而使電訊中斷，因此研究太陽黑子的變換規律有著重要的現實意義。本節利用觀測數據，采用SINN建立太陽黑子的預測模型，并通過與ANN和PNN對比，驗證SINN的優越性。

2.1構造樣本數據

本實驗采用太陽黑子的年度平均值序列作為仿真對象，從1749年至2007年，共計259個數據。該數據呈現高度非線性，致使常規預測模型很難湊效。其分布特征如圖7所示。樣本數據的構造方法是：用連續24年的數據預測其后1年的太陽黑子數。例如用1749-1773年數據預測1774年的太陽黑子數，以此類推。用1749-1948共200年的數據構造訓練樣本集，完成模型訓練。用余下的59個樣本作為測試集，以檢驗模型的預測能力。

2.2模型參數設置

本仿真將SINN與采用L-M算法的ANN和PNN對比。隱層均分別取10,11,,25個節點。根據上節結果，我們僅考察SINN3_8、SINN4_6、SINN6_4、SINN8_3四種模型。限定誤差取0.05，限定步數取1000。PNN輸入輸出均為一個節點，正交基采用24個Fourier基函數。

4.2.3訓練結果對比

對于隱層節點的每種取值，分別用ANN、PNN和四種SINN訓練10次，并統計平均逼近誤差、平均迭代步數、收斂次數，作為評價指標。訓練結果對比如圖8-10所示。

2.4預測結果對比

下面考察SINN和PNN、ANN的預測性能對比。以隱層20個節點為例，將ANN、PNN和4種SINN分別用訓練集訓練10次，每次訓練之后，不論是否收斂，立即用測試集預測，然后統計最大誤差maxE、誤差均值avgE、誤差方差varE這三項指標的10次預測平均值，對比結果如表2所示，以SINN4_6為例，對比曲線如圖11所示。

3對仿真結果的分析

綜合以上兩個仿真結果可知，當輸入節點n和序列長q比較接近時，SINN的逼近及預測能力明顯好于PNN和ANN。對此可作如下分析。SINN直接接收離散序列，通過兩次映射將輸入序列循環地映射為隱層序列神經元的輸出，由于序列神經元采用了更多可調的權值，所以SINN有更強的逼近能力。從SINN算法可以看出，輸入節點可以視為模式記憶的寬度，而序列長度可以視為模式記憶的深度，當寬度和深度適當匹配時，SINN呈現出明顯優于PNN和ANN的性能。對于PNN由于只能以深度方式獲取樣本信息，加之正交基展開帶來的截斷誤差，必然導致逼近能力下降。對于ANN，由于只能接收幾何點式的向量輸入，即只能以寬度方式而不能以深度方式獲取樣本信息，因此在ANN的信息處理過程中，不可避免地存在樣本信息的丟失，從而使逼近能力受到影響。