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设计了一种基于遗传算法的神经网络太阳辐射预测模型。该模型结合了历史逐时辐射数据和气象要素数据，并在训练和预测时加入了温度日较差和天气类型预报参数。还设计了预测因子选择方法、输入资料的处理方法和结果误差评估方法。利用武汉站2007年至2008年8月辐射数据对模型进行了训练，并对2009年8月的逐时辐射进行了诊断预报。预测结果表明，预测模型在天气类型稳定的情况下具有较高的精度，能够反映太阳辐射的日变化状况和辐射量级大小，但在天气类型剧烈变化的情况下预测精度有限。