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基于等效过程小波神经网络的太阳逐日辐射能量实时在线预测模型
被引量:
2
1
作者
王建平
蔡宗亮
+1 位作者
朱程辉
徐晓冰
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期196-201,共6页
针对太阳逐日辐射能量时间序列的强非线性和非平稳性,采用神经网络结合傅里叶变换和小波多尺度分解,等效建立太阳逐日辐射能量小波过程神经网络实时在线预测模型,使其具有更多的自由度和更强的非线性逼近与随机性估计能力。以重构相空...
针对太阳逐日辐射能量时间序列的强非线性和非平稳性,采用神经网络结合傅里叶变换和小波多尺度分解,等效建立太阳逐日辐射能量小波过程神经网络实时在线预测模型,使其具有更多的自由度和更强的非线性逼近与随机性估计能力。以重构相空间的嵌入维数作为网络输入的傅里叶变换点数长度,避免输入量选取的任意性造成信息丢失的问题;通过小波多尺度分解,使其在不同尺度上表现出准平稳性,并以此确定网络隐层节点数;通过综合太阳逐日辐射能量、日照时数百分比和云量的时间序列数据对预测模型进行训练,仿真结果表明,该方法能实时有效在线递推预测太阳逐日辐射能量。
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关键词
太阳逐日辐射能量预测
相空间重构
小波神经网络
傅里叶变换
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职称材料
题名
基于等效过程小波神经网络的太阳逐日辐射能量实时在线预测模型
被引量:
2
1
作者
王建平
蔡宗亮
朱程辉
徐晓冰
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期196-201,共6页
文摘
针对太阳逐日辐射能量时间序列的强非线性和非平稳性,采用神经网络结合傅里叶变换和小波多尺度分解,等效建立太阳逐日辐射能量小波过程神经网络实时在线预测模型,使其具有更多的自由度和更强的非线性逼近与随机性估计能力。以重构相空间的嵌入维数作为网络输入的傅里叶变换点数长度,避免输入量选取的任意性造成信息丢失的问题;通过小波多尺度分解,使其在不同尺度上表现出准平稳性,并以此确定网络隐层节点数;通过综合太阳逐日辐射能量、日照时数百分比和云量的时间序列数据对预测模型进行训练,仿真结果表明,该方法能实时有效在线递推预测太阳逐日辐射能量。
关键词
太阳逐日辐射能量预测
相空间重构
小波神经网络
傅里叶变换
Keywords
daily solar radiation energy forecasts
phase space reconstruction
wavelet neural network
Fourier transform
分类号
TK51 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于等效过程小波神经网络的太阳逐日辐射能量实时在线预测模型
王建平
蔡宗亮
朱程辉
徐晓冰
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
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