[发明专利]一种基于ARMA与BP神经网络的太阳总辐照资源预测方法有效
| 申请号： | 201910368058.4 | 申请日： | 2019-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN110222714B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 郭苏;夏元兴;王琛;冯俊鑫;章晗;顾金楷;李婉逸 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于ARMA与BP神经网络的太阳总辐照资源预测方法，该方法包括:获取太阳辐射和气象要素数据，将对应于同一时刻的各项数据作为一个影响成分，采用主成分分析法对影响成分进行降维处理，确认预测模型参数；通过ARMA最优预测模型对总辐照时间序列{GHI |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 arma bp 神经网络 太阳 辐照 资源 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于ARMA与BP神经网络的太阳总辐照资源预测方法，其特征在于，该方法包括步骤：(1)获取太阳辐射和气象要素数据，将对应于同一时刻的各项数据作为一个影响成分；(2)采用主成分分析法对影响成分进行降维处理，确认预测模型参数；(3)通过ARMA最优预测模型对总辐照时间序列{GHIt}中的线性自相关主体Xt进行预测，得到预测值![]()
t表示采样时刻；(4)通过BP神经网络对总辐照时间序列{GHIt}中的非线性特征Et进行预测，得到预测值![]()
t表示采样时刻；(5)将预测值![]()
和![]()
耦合，调整模型参数，得到ARMA‑BP预测模型，输入实时太阳辐射和气象要素数据后得到太阳总辐照预测值。
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