【摘 要】
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采用Elman神经网络模型预估海口逐时太阳总辐射,并针对神经网络算法上存在泛化能力弱,提高训练精度困难,训练时间长等问题,将灰色关联分析法引入太阳总辐射预测模型旨在构建
【机 构】
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海南省气象信息中心,海南省南海气象防灾减灾重点实验室,海南海口570203
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采用Elman神经网络模型预估海口逐时太阳总辐射,并针对神经网络算法上存在泛化能力弱,提高训练精度困难,训练时间长等问题,将灰色关联分析法引入太阳总辐射预测模型旨在构建拟合精度优的模型.利用2009 ～2019年海口气象站逐时太阳总辐射曝辐量数据以及影响总辐射的气压、气温、相对湿度、降水量和日照等气象数据,分别构建基于Elman神经网络和基于相似日的Elman神经网络逐时太阳总辐射预测模型,其中2009 ～2018年为测试样本集,2019年数据作为检验数据集,并利用空间插值方法研究琼北地区辐射时空分布特征.结果表明,经过相似日筛选的辐射预测模型与观测值相关系数达0.97,平均相对误差在±0.5 MJ· m-2范围内,模型预测精度优于Elman神经网络算法;琼北总辐射整体空间分布均匀,具体呈现南多北少特征;时间分布上总辐射呈现冬季低夏季高,春秋季居中的特征.
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