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基于混合在线序贯极限学习机模型的全球太阳辐射预测

DOI：10.3390/en11123415 期刊：Energies 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 准确预测全球太阳辐射对可再生能源相关研究至关重要。全球太阳辐射的成本投入和测量专业性凸显了应用智能预测模型的必要性。本研究基于布基纳法索地区布尔德杜古长期实测的日太阳辐射数据，采用结合可变遗忘因子的新型正则化在线序贯极限学习机（FOS-ELM）进行太阳辐射预测。通过贝叶斯信息准则（BIC），基于风速（Wspeed）、最高/最低温度（Tmax/Tmin）、最高/最低湿度（Hmax/Hmin）、蒸发量（Eo）和蒸汽压亏缺（VPD）构建七组输入组合。针对不同输入参数量级开发七个模型并评估最优输入组合，运用多种统计指标检验预测精度。实验结果表明：相比经典极限学习机（ELM）模型，FOS-ELM在日全球太阳辐射模拟中展现出可靠的预测精度——其均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）较经典ELM分别降低68.8%至79.8%。由于固定内部调参特性，研究结果明确证实了FOS-ELM模型的有效性。
作者： Muzhou Hou，Zaher Mundher Yaseen，Tianle Zhang，Futian Weng，Mumtaz Ali，Nadhir Al-Ansari
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为确定新提出的混合FOS-ELM模型在布基纳法索地区预测全球太阳辐射的能力，其具体贡献包括：应用BIC进行变量选择、提出新型混合人工智能模型、为ELM添加正则化与遗忘因子，以及与经典ELM进行验证对比。

研究成果

FOS-ELM模型在全球太阳辐射预测中展现出优于经典ELM的预测精度，其均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）显著降低（68.8%–79.8%）。该模型能有效处理非平稳时间序列且无需预设控制参数先验知识，是可再生能源应用中的稳健工具。

研究不足

该研究仅限于特定地区（布基纳法索）且使用日数据；未来工作可优化网络结构、纳入更多气象因素，并推广至其他地区或时间尺度。

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