基于Elman神经网络的日总辐射曝辐量预估

论文摘要

太阳辐射的预估研究对太阳能资源的有效利用有重要意义。应用山东省福山、莒县、济南三所气象站2000—2003年的数据,建立Elman神经网络模型,对日总辐射曝辐量进行时间序列预估研究。结果表明:Elman神经网络预估效果受天气状况影响较大,晴好天气下日总辐射预估结果较精确,福山站预估与观测差值最小,范围在-2～2 MJ·m-2。城市大气污染对日曝辐量影响比较显著,模型中不考虑大气污染因素,污染较重的济南市预估效果最差,平均百分比误差变大了20%,均方根误差变大7%。Elman神经网络模型预估结果优于广义回归神经网络模型结果,3个站平均百分比误差降低5%～18%,均方根误差平均减小了0.506 MJ·m-2。Elman神经网络模型适应于山东省日总辐射曝辐量的长时间预估。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邹丽萍,宫响,庄述鹏

关键词: 神经网络,日总辐射曝辐量,大气污染,气溶胶光学厚度

来源: 青岛科技大学学报(自然科学版) 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 气象学,新能源,自动化技术

单位: 青岛科技大学数理学院,中国海洋大学环境科学与工程学院

基金: 国家自然科学基金项目(41406010)

分类号: TP183;TK511;P422.1

DOI: 10.16351/j.1672-6987.2019.05.017

页码: 112-118

总页数: 7

文件大小: 1923K

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