基于神经网络的太阳辐照度预测方法研究

• 作者: 司杨 张海峰
• 来源期刊: 青海大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 预测模型 太阳辐照度
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告与学术论文
• 页码范围: 14-18
• 页数: 5页
• 分类号: TM615
• 字数: 2075字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海峰	青海大学水利电力学院	29	153	7.0	11.0
2	司杨	青海大学水利电力学院	11	40	5.0	6.0