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基于PCA和混沌GWO优化RELM的太阳辐射预测方法及系统

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本发明公开了一种基于PCA和混沌GWO优化RELM的太阳辐射预测方法及系统，所述方法包括：S1，对数据进行标准化处理；S2，将处理后的数据进行PCA降维；S3，建立混沌GWO‑RELM模型，找到RELM的最优隐含层节点个数node和正则化系数C；S4，将测试样本送入含有最优隐含层节点个数node和正则化系数C的RELM中进行计算，得到待预测站点未来的太阳辐射预报值。本发明针对太阳辐射数据的不连续性和高频特性致使太阳辐射预测精度低的问题，采用混沌灰狼算法与正则化极限学习机相结合构成混沌GWO‑RELM模型对太阳辐射数据进行预测，克服了传统时间序列模型的缺点，使得太阳辐射预测的精度得到了提高。

著录项

公开/公告号CN113449466A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-28

原文格式PDF
申请/专利权人淮阴工学院;
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申请/专利号CN202110665417.X
发明设计人彭甜;李沂蔓;张楚;赵环宇;王业琴;夏鑫;纪捷;周锐;石恒杨;
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申请日2021-06-16
分类号G06F30/27(20200101);G06N3/00(20060101);G06N20/10(20190101);G06F111/06(20200101);
代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人柏尚春
地址 223003 江苏省淮安市清江浦区枚乘东路1号
入库时间 2023-06-19 12:43:46

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