太阳散射辐射逐日预测模型研究

• 作者: 曹双华 曹家枞 林星春
• 来源期刊: 建筑热能通风空调
• 学科: 工学
• 关键词: 太阳散射辐射 递归BP网络 小波变换 相关系数
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 实用技术
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TM92
• 字数: 1564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0344.2006.06.020

摘要

针对于传统的确定性太阳辐射模型不能反映气象变化的弊端,提出了基于回归BP神经网络和小波分析理论的太阳散射辐射逐日预测模型.神经网络具有非线性函数逼近及自组织自学习的能力,基于小波分析在信号处理方面的时频域多分辨特性,本文利用小波变换将太阳散射辐射数据序列进行时频域分解后作为神经网络预测模型的输入样本,实例表明该方法与传统模型相比预测精度高,具有可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹家枞	东华大学环境科学与工程学院	52	499	12.0	20.0
2	曹双华	上海理工大学城建学院	24	41	4.0	4.0
3	林星春	东华大学环境科学与工程学院	8	65	6.0	8.0