基于长短期记忆神经网络的地表太阳辐照度预测

来源 :太阳能学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liongliong484

【摘要】

：

针对地表太阳辐照度(GHI)短期预测问题,提出一种基于长短期记忆神经网络的短期太阳辐照度预测模型.采用递归结构的训练样本,以保证训练样本内部的时间耦合性.为验证所提模型

【作者】

：

赵书强尚煜东杨燕燕李永华

【机构】

：

新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),保定 071003

【出处】

：

太阳能学报

【发表日期】

：

2021年3期

【关键词】

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太阳辐照度预测循环神经网络长短期记忆神经网络深度学习

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针对地表太阳辐照度(GHI)短期预测问题,提出一种基于长短期记忆神经网络的短期太阳辐照度预测模型.采用递归结构的训练样本,以保证训练样本内部的时间耦合性.为验证所提模型预测GHI的有效性,采用算例与传统人工神经网络模型预测结果进行对比分析.结果表明:基于长短期记忆神经网络预测模型将均方误差降低88.48％,表明所建模型更适用于GHI预测.

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