研究目的
将现有的太阳辐射装置与树莓派集成以实现远程数据获取，使该组件具备防水功能以抵御曼尼帕尔地区的降雨和潮湿环境，利用历史气象数据建立不同模型来估算月平均全球太阳辐射量，并通过麻省理工曼尼帕尔创新中心获取的实时数据进行模型验证。
研究成果
开发了四种遗传算法模型来预测曼尼帕尔地区的月平均全球太阳辐射，其中模型I被认定为最优。与人工神经网络模型不同，遗传算法模型的优势在于能够明确地根据输入参数表达输出结果。该研究表明，利用树莓派和遗传算法进行太阳辐射估算具有潜力，为缺乏广泛气象站的地区提供了一种经济高效的解决方案。
研究不足
太阳能测量仪器的高维护和校准成本限制了许多气象站获取太阳辐射数据的能力。该研究的模型需要通过实时数据进行验证，以提高其更广泛的适用性。
1：实验设计与方法选择：
研究通过将太阳辐射测量仪器连接至树莓派实现远程数据获取，并采用遗传算法估算月平均总太阳辐射。
2：样本选择与数据来源：
使用2010-2014年的气象数据（湿度、温度、风速等）。
3：实验设备与材料清单：
太阳辐射仪器（总辐射表、直接辐射表、日照时长传感器、紫外辐射计）、树莓派、数据记录仪、RS232转USB适配器、GeneXproTools 5.0版本。
4：0版本。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：数据记录仪采集的数据传输至树莓派，再由其发送至内部服务器。通过PuTTY等SSH客户端远程访问树莓派。
5：数据分析方法：
采用均方根误差（RMSE）、相关系数等指标验证模型有效性。
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获取完整内容-
Raspberry Pi
Raspberry Pi Foundation
Used for remote data access and processing of solar radiation data.
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Pyranometer
Measures solar radiation flux density.
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Pyrheliometer
Measures direct solar radiation.
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Sunshine duration sensor
Measures the duration of sunlight.
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UV meter
Measures ultraviolet radiation.
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GeneXproTools
version 5.0
Used for modelling solar radiation using Genetic Algorithms.
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