期刊文献+

基于神经网络的太阳辐照度预测方法研究 被引量:7

Prediction method of solar irradiance based on neural network
下载PDF
导出
摘要 以天数、时间、天气情况、温度作为输入数据,太阳辐照度作为输出数据,提出采用人工神经网络建立太阳辐照度预测模型,并通过这一模型进行太阳辐照度预测。通过在青海大学内进行的实验建立适用于西宁地区的太阳辐照度神经网络模型。并根据这一模型对2012年5月12日太阳辐照度情况进行了预测。结果表明,对于预测天气和预测温度与实际情况接近时,平均误差为10%左右。 A neural network was used to build a prediction model of the solar irradiance with the number of days,time,weather conditions,temperature as input data,solar irradiance as output data,and solar irradiance was predicted with the model.According to the model,an experiment conducted in Qinghai University in Xining to build the model and predict solar irradiance at May 12,2012.The results showed that the average error is about 10% when the predicted situation was close to the actual situation.
作者 司杨 张海峰
出处 《青海大学学报(自然科学版)》 2013年第1期14-18,共5页 Journal of Qinghai University(Natural Science)
基金 青海大学中青年科研基金项目(2012-QGT-01)
关键词 神经网络 预测模型 太阳辐照度 neural network prediction model solar radiation
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献26

共引文献214

同被引文献59

引证文献7

二级引证文献23

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部