太阳耀斑是一种剧烈的太阳活动形式,强烈太阳耀斑引起的X射线增强会导致短波无线电衰减,从而影响无线电通信系统、全球定位系统、卫星和航天员的安全,造成大量的经济和商业损失。因此,建立太阳耀斑预报模型对空间天气预报具有重要意义。耀斑指数是对全日面耀斑活动强度的一个量化描述指数,是太阳辐射研究领域中最重要的太阳活动指数之一。相较于其他的太阳活动指数序列,耀斑指数时间序列的突发性更强,预测难度更大。耀斑指数平滑值在减缓了这种波动的同时,保留了耀斑指数的整体趋势。可以通过预测耀斑指数平滑值来达到预测未来一周太阳耀斑整体活动水平的目标。本文首先通过R/S分析法计算了耀斑指数与耀斑指数平滑值的Hurst指数值,表明了耀斑指数平滑值的可预测性,同时耀斑指数平滑值的预测性强于耀斑指数,为后续实验提供了基础。之后选取了适合处理时序序列的长短期记忆网络模型（Long Short-Term Memory,LSTM）,从耀斑指数中提取时序信息,通过滑动窗口的方式将预测问题转化为机器学习中的监督问题,来预测未来一周的太阳耀斑指数平滑值。针对耀斑指数平滑值的获取要使用到未来的信息这一问题,提出了基于卡尔曼滤波和长短期记忆网络的耀斑指数平滑值预测模型。首先确定了耀斑指数平滑值预测网络模型的最优超参数,从预测结果中分别提取对第一天到第七天的预测结果进行误差分析,通过平均绝对误差等评价指标对模型预测结果进行定量分析,实验结果表明了本文所提出的预测模型在预测耀斑指数平滑值方面的优越性。通过与LSTM神经网络与循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）进行对比分析,本文所提出的耀斑指数平滑值预测模型精度更高。最后将本文提出的模型与Spring Boot框架结合,建立了耀斑指数平滑值预测系统。