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基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测研究
被引量：
3
1
作者
乔楠
蒋波涛
+2 位作者
郑雨
刘燕东
王锦
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期59-64,共6页
提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对...
提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对其中心值和宽度进行优化。利用所提太阳总辐射预测模型对5个气象站点的相关数据进行仿真实验,并对结果进行分析。仿真结果表明:所提预测模型较其他模型具有较高的预测精度,验证了模型的有效性,可满足无辐射监测站点太阳总辐射预测的需要。
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关键词
太阳能
太阳辐射
预测
深度模糊神经网络
蝗虫优化算法
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职称材料
题名
基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测研究
被引量：
3
1
作者
乔楠
蒋波涛
郑雨
刘燕东
王锦
机构
西安工程大学电子信息学院
西安市电气设备互联感知与智能诊断重点实验室
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期59-64,共6页
基金
国家自然科学基金青年项目(11705135)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JM-573)
西安工程大学博士科研启动基金(BS1339)。
文摘
提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对其中心值和宽度进行优化。利用所提太阳总辐射预测模型对5个气象站点的相关数据进行仿真实验,并对结果进行分析。仿真结果表明:所提预测模型较其他模型具有较高的预测精度,验证了模型的有效性,可满足无辐射监测站点太阳总辐射预测的需要。
关键词
太阳能
太阳辐射
预测
深度模糊神经网络
蝗虫优化算法
Keywords
solar energy
solar radiation
forecasting
deep fuzzy neural network
grasshopper optimization algorithm
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测研究
乔楠
蒋波涛
郑雨
刘燕东
王锦
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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