【摘 要】
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采用并行搜索全局寻优的遗传算法优化BP神经网络,弥补了BP神经网络存在的结构参数难以确定、收敛时间长及极易陷入局部寻优困局等缺陷,在此基础上建立了基于平均晴空指数、日
【机 构】
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天津城建大学,天津华泰清源环境技术有限公司
【基金项目】
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2018年度住房和城乡建设部研究开发项目(2018-K1-008),天津市企业科技特派员项目(18JCTPJC59700).
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采用并行搜索全局寻优的遗传算法优化BP神经网络,弥补了BP神经网络存在的结构参数难以确定、收敛时间长及极易陷入局部寻优困局等缺陷,在此基础上建立了基于平均晴空指数、日照百分率、相对湿度、平均气温、最高气温及最低气温等输入参数的太阳散射辐射估算新模型.相较于传统BP神经网络模型和既有经验模型,新模型相关系数增大了1.5%,平均绝对误差降低了14%,均方根误差降低了11%,相对均方根误差也降低了11%,这表明新模型可有效提高太阳散射辐射的估算精度,为太阳能资源评估、光热光伏及建筑能耗估算等领域提供理论指导.
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