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基于非线性自回归神经网络的GHI预测
基于非线性自回归神经网络的GHI预测
摘要：全球水资源越来越紧张，因此，准确预测太阳能资源的可利用率对可再生能源的开发具有重要意义。本文提出了一种基于非线性自回归神经网络（NonlinearAutoregressiveNeuralNetwork，NARNet）的GHI（GlobalHorizontalIrradiance）预测方法。该方法通过建立非线性时间序列模型，利用历史天气数据和GHI测量数据进行训练，并对未来GHI进行预测。实验结果表明，该方法能够准确地预测GHI，并且相比传统的线性回归方法具有更好的性能。
1.引言
太阳能作为一种无污染、可再生的能源，被广泛应用于发电、加热和制冷等领域。然而,太阳能的利用效率受到天气条件的影响，尤其是日照条件的变化。因此，准确地预测太阳能资源的可利用率对于合理地规划和管理太阳能系统至关重要。全球水资源越来越紧张，太阳能作为一种无污染、可再生的能源备受关注，因此，太阳能资源的预测成为研究的热点之一。
2.相关工作
GHI预测是一个复杂的问题，需要考虑多个因素，如太阳高度角、大气状况、云量等。过去的研究主要采用基于统计的方法和机器学习方法进行GHI预测。例如，传统的线性回归方法通过建立一个线性模型来预测GHI，但这种方法忽视了GHI的非线性特性，导致预测的准确性不高。近年来，基于神经网络的方法在GHI预测中取得了更好的效果。其中，非线性自回归神经网络（NARNet）模型在时序数据预测中被广泛应用。
3.方法
本文提出的方法基于NARNet模型，结合历史天气数据和GHI测量数据进行训练，能够准确地预测未来的GHI。具体而言，我们首先收集了一段时间内的天气数据和对应的GHI测量数据作为训练集。然后，将时间序列数据转化为非线性的自回归模型输入，并采用递归神经网络（RNN）进行训练。最后，利用训练好的模型对未来的GHI进行预测。
4.实验与结果
我们采用了历史的天气数据和对应的GHI测量数据，将数据集划分为训练集和验证集。在训练集上，我们训练了NARNet模型，并通过验证集评估了预测的准确性。实验结果表明，该方法在GHI预测上比传统的线性回归方法更准确，并且具有较好的鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于非线性自回归神经网络的GHI预测方法，通过建立非线性时间序列模型，能够准确地预测太阳能资源的可利用率。实验结果表明，该方法相比传统的线性回归方法具有更好的性能，具有较好的准确性和鲁棒性。未来的研究可以在此基础上进一步优化模型，提高预测效果，并将该方法应用于实际的太阳能系统中。
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