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加急見刊

一種基于MEA-BP的太陽輻射反演算法

鄭丹; 馬尚昌; 張素娟 成都信息工程大學(xué)電子工程學(xué)院; 成都610225; 中國氣象局大氣探測重點開放實驗室; 成都610225

摘要：基于光電原理的日照計即將在全國推廣應(yīng)用,以光照度觀測數(shù)據(jù)為主反演太陽輻射數(shù)據(jù)可以有效彌補太陽輻射觀測站數(shù)量不足的現(xiàn)狀。針對現(xiàn)有的太陽輻射反演方法的不足,提出一種融合主成分分析（PCA）、思維進化算法（MEA）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合模型,利用太陽光照度、太陽高度角、溫度和濕度觀測分鐘數(shù)據(jù)反演太陽輻照度。首先,以晴空指數(shù)為依據(jù),基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）分類法,將天氣類型分為晴、云、陰3類,分類準(zhǔn)確率達(dá)到96.6948%。再利用PCA降維后的4個影響因子,對3類天氣分別采用BP、GA-BP和MEA-BP法反演太陽輻照度,與標(biāo)準(zhǔn)輻射表的實測數(shù)據(jù)對比。結(jié)果表明：晴、云、陰的MEA-BP模型的決定系數(shù)最高達(dá)到0.9958,與單一BP模型相比,RMSE分別降低了49%、32.45%和10.64%;相比于GA-BP模型誤差,MAPE最高減少了42.54%。本文所提出的MEA-BP復(fù)合模型的泛化能力得到了有效提高。

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