【摘 要】
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获取准确的逐时太阳辐射数据是进行建筑热环境与节能设计的基础.我国辐射观测台站数量少、分布不均匀,实测数据远不能满足工程应用需求,采用模型估算是解决辐射数据缺失的有效途径.传统的经验模型具有通用性差、在适用地区范围上受限制等问题.以提高逐时太阳辐射模型的预测精度及适用性为目标,选用上海地区2006-2010年及西安地区2016-2019年的实测数据,研究了不同输入要素组合、分季节建模对广义回归神经网络模型准确度的影响,得出了提高模型预测精度及普适性的策略.结果表明:广义回归神经网络方法在西安及上海地区均适用
【机 构】
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西部绿色建筑国家重点实验室,西安 710055;西安建筑科技大学 建筑学院,西安 710055
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获取准确的逐时太阳辐射数据是进行建筑热环境与节能设计的基础.我国辐射观测台站数量少、分布不均匀,实测数据远不能满足工程应用需求,采用模型估算是解决辐射数据缺失的有效途径.传统的经验模型具有通用性差、在适用地区范围上受限制等问题.以提高逐时太阳辐射模型的预测精度及适用性为目标,选用上海地区2006-2010年及西安地区2016-2019年的实测数据,研究了不同输入要素组合、分季节建模对广义回归神经网络模型准确度的影响,得出了提高模型预测精度及普适性的策略.结果表明:广义回归神经网络方法在西安及上海地区均适用.在有日总辐射实测数据的情况下,应优先选用日总太阳辐射、时角、日落时角作为输入,同时结合气象参数可以进一步提高模型预测精度;在无日总辐射实测数据的情况下,应优先选用日照时数作为输入,同时结合相对湿度这一气象参数.不同季节的模型预测精度存在差异,分季节建模可以在一定程度上提高模型的预测精度.研究旨在提高逐时太阳辐射模型预测精度及可推广性,为不同地区选择适宜的逐时总辐射估算方法提供参考.
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