【摘 要】
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目前国内的太阳辐射观测站分布少,数据量小,难以满足气象、能源、农业等行业对太阳辐射数据的需求。本文提出以光照强度、温度、相对湿度作为输入变量,建立BP神经网络模型,对
【机 构】
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成都信息工程大学电子工程学院; 中国气象局大气探测重点开放实验室;
【基金项目】
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省科技厅科技支撑项目”2015GZ0278”
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目前国内的太阳辐射观测站分布少,数据量小,难以满足气象、能源、农业等行业对太阳辐射数据的需求。本文提出以光照强度、温度、相对湿度作为输入变量,建立BP神经网络模型,对太阳辐照度进行预测,针对不同天气类型进行数据分类训练,并将预测值与实际辐照度值进行对比分析,以提高预测准确度,实现利用常规气象要素预测太阳辐照度。结果表明,正确选取BP神经网络的结构能有效提高模型的泛化能力,按不同天气类型建立的BP神经网络模型具有可行性和准确性。
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