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高亮,张新燕,张家军,童涛.基于拟合剔除的优化小波神经网络太阳辐射量预测[J].电测与仪表,2019,56(11):89-93.
Gao Liang,Zhang Xinyan,Zhang Jiajun,Tong Tao.Prediction of solar radiation based on Optimized wavelet neural network with fitting and culling[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(11):89-93.
基于拟合剔除的优化小波神经网络太阳辐射量预测
Prediction of solar radiation based on Optimized wavelet neural network with fitting and culling
DOI:
中文关键词:  曲线拟合  拉依达准则  小波神经网络  太阳辐射量
英文关键词:Curve fitting, Pauta criterion, wavelet neural network, solar radiation
基金项目:国家自然科学基金项目( 重点项目)
           
作者中文名作者英文名单位
高亮Gao Liang新疆大学
张新燕Zhang Xinyan新疆大学
张家军Zhang Jiajun新疆大学
童涛Tong Tao新疆大学
摘要点击次数: 1742
中文摘要:
      摘要:准确预测太阳辐射量,对太阳能相关产业具有重要意义,针对太阳辐射的波动性和间歇性,本文提出一种基于曲线拟合和拉依达准则的数据处理和优化的小波神经网络的太阳辐射量的预测方法。通过历史太阳辐射数据和气象数据对太阳辐射量进行直接预测。对测量值求拟合曲线,利用拉依达准则对数据的拟合值和测量值的偏差做粗大误差的判断,修正后的数据作为小波神经网络的输入,避免输入极端数据造成预测信息畸形的问题。增加测试数据对小波神经网络做隐含层节点数寻优的计算,克服小波神经网络无法确定隐含层节点数的缺点。通过建立不同预测模型进行对比,验证了所提算法和模型的正确性。
英文摘要:
      Abstract: It is significant to solar energy related industries predicting solar radiation accurately, for the volatility and intermittent of solar radiation, a solar radiation prediction method based on the Optimization wavelet neural network with curve fitting and Pauta criterion is put forward. Predicting the solar radiation amount through the historical solar radiation data and meteorological data, fitting curve to the measured value, and get rid of the great error of the fitting value and the measured value according to the Pauta criterion. The correctional data is used as the input of the wavelet neural network, to avoid problem of measuring information malformation because of input with the extreme data. Additional test data to do the optimization calculation of hidden layer node number for wavelet neural network to overcome the shortcoming that Wavelet Neural Network cannot determine the number of hidden layer nodes. By comparing different prediction models, the correctness of the proposed algorithm and model is verified.
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