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利用人工神经网络预测太阳辐射

摘要

利用人工神经网络拟合工具对太阳辐射进行预测。利用不同气候条件下不同城市的太阳辐射数据进行人工神经网络的训练和测试。分析采用Levenberg-Marquard (LM)算法。在均方根误差(RMSE)和平均偏置误差(MBE)的基础上，将神经网络模型的结果与实测数据进行比较。对于印度地区，ANN模型的RMSE变化为0.0486-3.562。在这项研究中，开发、训练和测试了基于反向传播算法的多层前馈(MLFF)神经网络，以预测印度不同城市的全球太阳辐射。输入参数采用不同气候条件下不同地点的各种地理、太阳和气象参数。本研究的主要目的是回顾基于人工神经网络(ANN)的技术，以确定文献中可用的太阳辐射预测的合适方法，并确定研究空白。研究表明，与其他(传统)方法相比，神经网络技术更准确地预测太阳辐射。我们会发现，神经网络模型的预测精度取决于输入参数组合、训练算法和结构配置。

Rashmi Jain, Bhawana Goel

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