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摘要:
针对太阳辐射预测小波网络对初始参数过分依赖,易陷入局部最优的缺点,本文把遗传算法和模拟退火算法两种全局优化算法作适当改进并相融合,引入太阳辐射预测小波网络的初始化.在此基础上对澳门气象站的太阳逐日总辐射建立了遗传模拟退火(GASA)优化太阳逐日总辐射预测小波网络模型,编制了计算机程序,在建模中还应用遗传算法来确定隐含层小波基的个数.该模型输出精度较高,与未采用GASA初始化的情况相比,性能有较大改进.
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文献信息
篇名 GASA初始化对太阳辐射预测小波网络性能的改善
来源期刊 建筑热能通风空调 学科 工学
关键词 太阳逐日总辐射 预测 小波网络 参数初始化 GASA优化 误差
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 8-11
页数 4页 分类号 TM92
字数 3116字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0344.2008.01.002
五维指标
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 袁宗保 东华大学环境科学与工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
太阳逐日总辐射
预测
小波网络
参数初始化
GASA优化
误差
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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建筑热能通风空调
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1003-0344
42-1439/TV
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武汉市武昌区北环路23号501室
38-112
1982
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