【摘 要】
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现有的神经网络模拟太阳辐射的模型很少考虑云、气溶胶、水汽对太阳辐射的影响,采用MODIS提供的气溶胶、云、水汽高空大气遥感产品和常规气象数据,输入LM（Levenberg-Marquardt）算法优化后的BP（Back-Propagation）神经网络模型（简称LM-BP）模拟了和田、西宁、固原、延安4个辐射站点的太阳辐射月均值。验证结果表明:神经网络模型中加入气溶胶、云、水汽之后,4个辐射站点的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41561016）； 西北师范大学青年教师科研能力提升计划项目（NWNU-LKQN-14-4）资助～～；
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现有的神经网络模拟太阳辐射的模型很少考虑云、气溶胶、水汽对太阳辐射的影响,采用MODIS提供的气溶胶、云、水汽高空大气遥感产品和常规气象数据,输入LM（Levenberg-Marquardt）算法优化后的BP（Back-Propagation）神经网络模型（简称LM-BP）模拟了和田、西宁、固原、延安4个辐射站点的太阳辐射月均值。验证结果表明:神经网络模型中加入气溶胶、云、水汽之后,4个辐射站点的R2均大于0.90,且各项误差指标均小于仅用常规气象站点数据模拟的太阳辐射结果。
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