【摘 要】
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在许多领域的计算与应用中，常需借助室外干球温度的逐时资料。以可照时数为依据，可把室外干球温度划分为两大部分，分别为室外干球温度日段与夜段部分。本文通过改进递归神经网络
【基金项目】
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上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金(350034);上海理工大学博士启动基金
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在许多领域的计算与应用中，常需借助室外干球温度的逐时资料。以可照时数为依据，可把室外干球温度划分为两大部分，分别为室外干球温度日段与夜段部分。本文通过改进递归神经网络，以气象站记录的室外干球温度日4值历史数据以及它的影响因素为基础，再结合室外干球温度日段部分的特性，建立了室外干球温度日段逐时预测模型。预测结果显示所建立的模型是合理可靠的。
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