Análise preditiva de explosões solares: uma abordagem baseada em regras de associação de eventos

Abstract

Por meio de uma Revisão Sistemática de Literatura (RSL) foi possível entender o estado da arte das pesquisas envolvendo predição de explosões solares. Com o resultado da RSL foi descoberto que modelos de Aprendizagem de Máquina utilizando algoritmo de Support Vector Machine (SVM) são os mais utilizados para analisar e predizer as explosões solares. A proposta deste estudo é apresentar uma visão diferente, se baseando em regras de associações entre os eventos de explosões solares.

Through a Systematic Review of Literature (SRL), it was possible to understand the state of the art of research involving prediction of solar flares. With the result of the SRL it was found that Machine Learning models using the Support Vector Machine (SVM) algorithm are the most used to analyze and predict the solar flares. This study scope is developing a different approach, based on association rules among the solar flare events.