準(zhǔn)確預(yù)測太陽輻射量,對太陽能相關(guān)產(chǎn)業(yè)具有重要意義,針對太陽輻射的波動性和間歇性,提出一種基于曲線擬合和拉依達(dá)準(zhǔn)則的數(shù)據(jù)處理和優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太陽輻射量的預(yù)測方法。通過歷史太陽輻射數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)對太陽輻射量進(jìn)行直接預(yù)測。對測量值求擬合曲線,利用拉依達(dá)準(zhǔn)則對數(shù)據(jù)的擬合值和測量值的偏差做粗大誤差的判斷,修正后的數(shù)據(jù)作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,避免輸入極端數(shù)據(jù)造成預(yù)測信息畸形的問題。增加測試數(shù)據(jù)對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做隱含層節(jié)點數(shù)尋優(yōu)的計算,克服小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法確定隱含層節(jié)點數(shù)的缺點。通過建立不同預(yù)測模型進(jìn)行對比,驗證了所提算法和模型的正確性。

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圖1地表平均溫度擬合曲線Fig．1Fittingcurveofearthsurfaceaveragetemperature

圖2相對濕度擬合曲線Fig．2Fittingcurveofrelativehumidity拉依達(dá)準(zhǔn)則

y=f(x，c)來反映x與y之間的潛在關(guān)系，y=f(x，c)為擬合模型，其中c=(c1，c2，c3．．．)是一些待定參數(shù)。對于線性模型通過建立方程組來確定參數(shù)，求得擬合曲線。對于非線性模型，要借助求解非線性方程組或用最優(yōu)化方法求得擬合曲線。如圖1所示，對哈密地區(qū)全年地表平均溫度進(jìn)....

圖3小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖Fig．3Schematicdiagramofwaveletneuralnetwork2．3小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

圖4數(shù)據(jù)處理流程圖Fig．4Flowchartofdateprocessing2．3．2優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

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