GASA初始化对太阳辐射预测小波网络性能的改善

袁宗保; 曹家枞

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GASA初始化对太阳辐射预测小波网络性能的改善

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针对太阳辐射预测小波网络对初始参数过分依赖,易陷入局部最优的缺点,本文把遗传算法和模拟退火算法两种全局优化算法作适当改进并相融合,引入太阳辐射预测小波网络的初始化.在此基础上对澳门气象站的太阳逐日总辐射建立了遗传模拟退火(GASA)优化太阳逐日总辐射预测小波网络模型,编制了计算机程序,在建模中还应用遗传算法来确定隐含层小波基的个数.该模型输出精度较高,与未采用GASA初始化的情况相比,性能有较大改进.

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来源
《建筑热能通风空调》 |2008年第1期|8-11|共4页
作者
袁宗保; 曹家枞;
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作者单位

东华大学环境科学与工程学院;

东华大学环境科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电气化、电能应用;
关键词
太阳逐日总辐射; 预测; 小波网络; 参数初始化; GASA优化; 误差;

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