| 应用模糊技术的递归小波神经网络太阳日总辐射预测 |
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| 引用本文： | 林星春,曹家枞,陈洁.应用模糊技术的递归小波神经网络太阳日总辐射预测[J].东华大学学报(自然科学版),2007,33(5):573-578,632. |
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| 作者姓名： | 林星春 曹家枞 陈洁 |
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| 作者单位： | 东华大学,环境科学与工程学院,上海,201620 |
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| 摘 要： | 考虑到人工神经网络在非线性函数逼近方面的特性和小渡函数良好的时频域多分辨分析能力，建立了结舍两者优点的递归小渡BP网络（RWBPNN）模型，用以对地面太阳日总辐射进行准确预测．该模型将气象台的天气阴睛预报进行模糊化处理后输入神经网络，增加有用信息以改善模型的预测精度．同时还提出了批量平均权值法来训练网络，有效地改善了初始参数的选择问题．实例以及模型间的比较说明了本模型应用于太阳辐射预测具有更高精度和实际可行性．
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| 关 键 词： | 太阳日总辐射 预测 递归小波BP神经网络 模糊技术 误差 |
| 文章编号： | 1671-0444（2007）05-0573-06 |
| 修稿时间： | 2006-07-06 |
Forecast of Daily Total Solar Irradiance Using Recurrent Wavelet BP Neural Networks Assisted by Fuzzy Technology |
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| LIN Xing-chun,CAO Jia-cong,CHEN Jie.Forecast of Daily Total Solar Irradiance Using Recurrent Wavelet BP Neural Networks Assisted by Fuzzy Technology[J].Journal of Donghua University,2007,33(5):573-578,632. |
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| Authors: | LIN Xing-chun CAO Jia-cong CHEN Jie |
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| Affiliation: | College of Environmental Science and Engineering, Donghua University, Shanghai 201620, China |
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