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通过改进递归神经网络，以气象站记录的室外干球温度日4值历史数据及部分影响因素为样本，结合室外干球温度日段部分的特性，建立了室外干球温度日段逐时预测模型。预测结果表明所建立的RBPN模型合理可靠。
基于RBPN网络的日段室外逐时干球温度预测研究
【摘 要】
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通过改进递归神经网络，以气象站记录的室外干球温度日4值历史数据及部分影响因素为样本，结合室外干球温度日段部分的特性，建立了室外干球温度日段逐时预测模型。预测结果表明所
【机 构】
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上海理工大学城建学院
【出 处】
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太阳能学报
【发表日期】
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2008年10期
【基金项目】
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上海市教委重点学科建设项目（J50502）,上海市优青专项基金（350034）
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