Previsão de comportamento de manchas solares utilizando abordagens de redes neurais

O estudo da atividade solar é muito importante para a predição de eventos solares e terrestres, com isso a possibilidade de ter uma maior preparação para a ocorrência destes eventos. Em nosso estudo, utilizamos redes neurais, ELM e RBF, e técnicas de aprendizagem de máquina para prever número de manchas solares, com isso a atividade solar com base nos dados gravados do número de manchas diárias entre 1818 e 2019. Estes foram obtidos no site Solar Influences Data analysis Center (SIDC) e Sunspot Index and Long-term Solar Observations (SILSO). Os resultados mostram um elevado potencial de processamento, principalmente no modelo hibrido ELM + RBF, o qual se torna uma proposta competitiva para a previsão manchas solares.