【摘 要】
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湿球温度是电力工程中常用的气象设计参数,而目前气象站安装的地面气象自动观测设备中无湿球温度观测工具,且已有的湿球温度计算方法存在不足。为了满足工程设计需要,分析了
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湿球温度是电力工程中常用的气象设计参数,而目前气象站安装的地面气象自动观测设备中无湿球温度观测工具,且已有的湿球温度计算方法存在不足。为了满足工程设计需要,分析了湿球温度与干球温度、相对湿度、大气压强及平均风速等4个气象参数的非线性关系,建立了基于LM-BP神经网络的湿球温度计算模型,并将其应用于潍坊气象站湿球温度计算中。结果表明,该模型计算精度较高,且较为合理地反映了湿球温度与干球温度等影响因子之间复杂的非线性关系。
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