遗传算法优化BP神经网络在太阳散射辐射估算领域的应用

论文摘要

采用并行搜索全局寻优的遗传算法优化BP神经网络,弥补了BP神经网络存在的结构参数难以确定、收敛时间长及极易陷入局部寻优困局等缺陷,在此基础上建立了基于平均晴空指数、日照百分率、相对湿度、平均气温、最高气温及最低气温等输入参数的太阳散射辐射估算新模型.相较于传统BP神经网络模型和既有经验模型,新模型相关系数增大了1.5%,平均绝对误差降低了14%,均方根误差降低了11%,相对均方根误差也降低了11%,这表明新模型可有效提高太阳散射辐射的估算精度,为太阳能资源评估、光热光伏及建筑能耗估算等领域提供理论指导.

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类型: 期刊论文

作者: 苏刚,郝浩东,席悦,车克南

关键词: 遗传算法,神经网络,散射辐射,估算模型

来源: 天津城建大学学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 新能源,自动化技术

单位: 天津城建大学

基金: 2018年度住房和城乡建设部研究开发项目(2018-K1-008),天津市企业科技特派员项目(18JCTPJC59700)

分类号: TP18;TK511

DOI: 10.19479/j.2095-719x.1902120

页码: 120-124

总页数: 5

文件大小: 181K

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标签：遗传算法论文;  神经网络论文;  散射辐射论文;  估算模型论文;