基于BP神经网络的太阳辐照强度预测

摘要

目前国内的太阳辐射观测站分布少,数据量小,难以满足气象、能源、农业等行业对太阳辐射数据的需求.本文提出以光照强度、温度、相对湿度作为输入变量,建立BP神经网络模型,对太阳辐照度进行预测,针对不同天气类型进行数据分类训练,并将预测值与实际辐照度值进行对比分析,以提高预测准确度,实现利用常规气象要素预测太阳辐照度.结果表明,正确选取BP神经网络的结构能有效提高模型的泛化能力,按不同天气类型建立的BP神经网络模型具有可行性和准确性.