基于MATLAB的BP神经网络太阳辐射预测

最新推荐文章于 2025-11-27 17:45:00 发布
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本文介绍如何使用MATLAB的神经网络工具箱构建BP神经网络模型预测太阳辐射。通过设置输入输出数据，训练并优化模型，可以提高太阳能系统效率和利用效率。

基于MATLAB的BP神经网络太阳辐射预测

神经网络是一种强大的机器学习工具，可以用于建立预测模型和解决各种问题。在太阳能领域，准确地预测太阳辐射对于优化太阳能系统的效率至关重要。在本文中，我们将使用MATLAB编写一个基于BP（反向传播）神经网络的太阳辐射预测模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备输入和输出数据，以便训练和测试神经网络模型。输入数据可以包括日期、时间、经度、纬度等与太阳辐射相关的因素。输出数据是对应的太阳辐射值。可以通过测量设备或者气象数据来获取这些数据。

接下来，我们将使用MATLAB的神经网络工具箱来构建和训练BP神经网络模型。下面是一个简单的示例代码，展示了如何设置和训练神经网络模型：

% 设置神经网络的参数
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层神经元数量
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize)
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MATLAB基于BP神经网络的光伏发电太阳辐照度预测（源码链接在文末）
爱技术、爱生活、爱健康
04-16 840
人工神经网络(Artificial Neural Network，缩写为ANN)预测技术能从数据样本中自动地学习以前的经验而无需反复查询和表述过程，并自动地逼近那些最佳表征样本数据规律的函数，而不论这些函数具有怎样的形式，其考虑的系统表现的函数形式越复杂，神经网络这种特性的作用就越明显，即具有以任意精度逼近复杂的非线性函数的特性。title('BP网络预测输出','fontsize',12)
基于最小二乘法和SVM从天气预报中预测太阳能发电量（Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
04-18 309
智能电网计划的一个关键目标是显著提高可再生能源在电网能源中所占的比例。将可再生能源纳入电网的一个挑战是，它们的发电是间歇性的和不可控的。因此，预测未来的可再生能源发电非常重要，因为随着发电量的变化，电网必须调度发电机以满足需求。虽然手动开发复杂的预测模型对于大型太阳能发电场可能是可行的，但将其开发用于整个电网中数百万家庭的分布式发电是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，在本文中，我们探索使用机器学习技术从国家气象局（NWS）天气预报中自动创建特定于站点的太阳能发电预测模型。
【BP预测】基于BP神经网络实现太阳辐射预测含Matlab源码 上传.zip
03-29
标题中的“【BP预测】基于BP神经网络实现太阳辐射预测含Matlab源码 上传.zip”揭示了这个压缩包文件的主要内容，它包含了一个使用BP（Back Propagation）神经网络进行太阳辐射预测的Matlab实现。BP神经网络是一种...
matlab模拟太阳系的代码-uncertainty-pv-generation-models:这项工作说明了测得的太阳辐照度数据对于估算建模
05-28
matlab模拟太阳系的代码太阳能光伏发电模型的不确定性 本笔记本说明了合并来自精确辐射站的测得太阳辐照度数据的价值，以提供太阳能光伏（PV）发电模型的不确定性分析。 大多数光伏设计工具都依赖于TMY数据（典型气象年的简称），而TMY数据并不是在考虑太阳能应用的情况下设计的（它显示的是典型的气象年而不是典型的太阳年。或者，如Frank Vignola（2012）说： “要开发一个可靠的，可信赖的数据集，重要的是要了解资源的可变性以及数据各组成部分中不确定性的性质……TMY文件可能适合进行初始评估，它们通常不构成可信赖的数据集。” 此外，“ ...如果将TMY文件用于估算太阳系的性能，则应进行长期数据集与TMY平均值之间的比较。对于仅用11年创建的TMY3数据文件尤其如此。数据的。” Vignola，Frank E.，Andrew C.McMahan和Catherine N.Goverr。 “可银行的太阳辐射数据集。” 太阳能预测和资源评估（2013年）。 如果您正在通过Web（使用BINDER）浏览此文件，请阅读以下内容！ 不要从NOAA下载文件 当提示您插入开始和结束年份时，请使用2
太阳能评估与预测-大气对太阳辐射影响（第一部分）
塔奇克马AI
07-07 569
到达地面的太阳辐射被大气散射和吸收（不计算地面反射经过再次大气反射，以及大气发射的辐射），但是众所周知影响太阳直接辐射的最大的是云的影响（云的光学厚度，水云和冰路径，以及有效云滴半径）。 大约97%的辐射来自太阳光谱的波长范围为290nm至3000nm，在大气层顶部的太阳光谱是相当恒定的，近似于发出5520 K的黑体辐射。 预测太阳辐照度的方法必须考虑太阳的位置和大气特性的变化以及这些特性的影响太阳能转换系统。 太阳能预测处理流程图 ...
Matlab绘制中国地图
带你成为别人眼中的大佬！
07-08 2634
PROVINCENAME参数用于获取当前省份的名称，HorizontalAlignment参数用于设置文本对齐方式，Color参数用于设置文本颜色，FontSize参数用于设置文本字体大小，FontWeight参数用于设置文本字体粗细。以上代码中，textm函数用于添加文本标注，其中lat和lon参数分别表示城市的纬度和经度，cities(i).NAME表示当前城市的名称，HorizontalAlignment参数表示文本对齐方式，Color参数用于设置文本颜色，FontSize参数用于设置文本字体大小。
基于图神经网络和注意力的每小时太阳辐射预测的可解释深度学习模型（APPLIED ENERGY 2022）
10-11
在本研究中，我们提出了一种基于自我关注的区域流感预测模型，称为SAIFlu-Net。该模型利用一个较长的短期记忆网络来提取每个区域的时间序列模式，并利用自我注意机制来发现发生模式之间的相似性。为了评估其性能，我们使用每周区域流感数据集对现有的预测模型进行了广泛的实验。结果表明，该模型在均方根误差和皮尔逊相关系数方面均优于其他模型。
Matlab绘制中国区域DEM地形图
2301_77925375的博客
07-04 2670
根据中国区域的边界，通过提取感兴趣的区域来裁剪DEM数据。最后，使用`imagesc(cropdem, 'colormap', cmap)`命令绘制地形图，其中'colormap'参数设置为您选择的或自定义的配色方案（例如，cmap = demcmap(cropdem)）。在本例中，将使用MATLAB的Mapping Toolbox来处理DEM数据和绘制地形图，并选择一种美观的配色方案。根据地图的比例和刻度，将DEM数据的尺度和坐标进行调整，以确保绘制出来的地形图符合预期的大小和位置。
matlab怎么绘制山峰,matlab画山区地形图
weixin_35315373的博客
03-17 3256
clearclcfid = fopen('A_data.txt');data = textscan(fid,'%s');fclose(fid);datas = data{1};zdata = zeros(1,19);xdata = [];ydata = [];for k = 1:size(data{1},1)if k<39if mod(k,2)==0xydata(k/2) = datas(k...
MATLAB代码：考虑多种天气条件下光伏电站太阳能辐射量预测
2301_77275115的博客
03-27 440
主要内容：代码主要做的是如何利用预测光伏电站太阳能辐射量的问题，利用人工神经网络对对其内太阳辐射量进行预测，并对无云天气以及多云天气进行了分别讨论，与线性模型相比该模型具有更好的性能，除此之外，代码还研究了太阳能的分配问题，采用离线优化算法和四种在线启发式算法分别进行分配策略的优化，并利用太阳辐射数据评估了算法的性能。优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品。MATLAB代码：考虑多种天气条件下光伏电站太阳能辐射量预测。关键词：辐射量预测 光伏预测 多种天气因素。
基于卷积神经网络的太阳辐射时空分布预测
qq_31742923的博客
07-29 918
这个在之前的太阳辐射预测工作中是很常见的。所以接下来，就做了关于云量的预测实验，和之前的太阳辐射预测类似，也是采用不同时长的历史数据作为输入，提前一个小时和提前三个小时预测，结果如图8和图9所示。对于鲁棒性的测试主要是考虑如果输入数据出现测量误差之后，还能不能准确预测太阳辐射，所以这个测试的做法是在输入数据上加入不同的随机噪声，看看预测效果会有什么变化，结果如表1所示，几乎没有变化，这个应该是卷积的特点：在做卷积的时候是相邻空间点的数据加权平均了，所以误差相抵消，这也进一步说明，使用卷积做预测的有效性。
数据科学与机器学习 — 神经网络（第 01 部分）：前馈神经网络解密
Herzqt123的博客
06-13 343
人工神经网络（ANN），通常称为神经网络，是受构成动物大脑的生物神经网络启发的计算系统。乖离率允许您围绕线性回归上下偏移，从而令预测线与数据更好地拟合。这与线性回归线中的截距相同。您将在隐藏层中含有单节点的 MLP 是线性回归模型章节更好地理解此参数的作用。乖离率的重要性在这个堆栈中得到了很好的解释。权重反映的是输入的重要性，它们是您尝试求解的方程系数。负权重会降低输出值，反之亦然。当神经网络基于训练数据集上训练时，它会采用一组权重进行初始化。这些权重随后会在训练期间优化，并筛选出最佳权重值。
【物理应用】大气辐射和透射率模型及太阳和月亮模型（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-17 2298
太阳的辐照度是从光谱中插值的，并应用轨道校正来补偿地球的轨道离心率。（1975）光学厚大气中的自然和人工照明，密歇根环境研究所，AD-A021 998，合同号。DAAA21-74-C-0331.（本文包括月球模型将光谱几何反照率（1988年所知）、相位因子和月球的角度范围应用于轨道校正的太阳光谱。结果显示在项目图像中。LOWTRAN 7 是一种低分辨率传播模型和计算机代码，用于预测 0 至 50，000 cm- 1 的大气透射率以及天空热辐射和散射辐射，分辨率为 20 cm-1。
bp神经网络数字识别matlab_MATLAB基于BP神经网络的光伏发电太阳辐照度预测
weixin_39700215的博客
11-28 751
点击上方蓝字关注“公众号”MATLAB基于BP神经网络的光伏发电太阳辐照度预测光伏发电功率主要受太阳辐照度影响，所以准确预测太阳辐照度对光伏功率预测十分重要。程序采用小波分解先对辐照度数据进行分解，然后再用bp神经网络对分解的辐照度数据分别预测，再组合作为最后的预测结果。 人工神经网络(Artificial Neural Network，缩写为ANN)预测技术能从数据样本中自动地学习以前...
无人驾驶车辆模型预测控制：从理论到仿真实践
最新发布
2503_94130034的博客
11-27 273
无人驾驶车辆模型预测控制自动驾驶汽车运动学模型验证simulink和Carsim仿真结果对比1.基于matlab2021a和Carsim20202.提供模型相关的说明文档在自动驾驶领域，模型预测控制（MPC）是一项至关重要的技术，它基于车辆模型对未来的行驶状态进行预测，并据此做出最优的控制决策。今天，咱就来聊聊基于Matlab 2021a和Carsim 2020的无人驾驶车辆模型预测控制，顺便看看汽车运动学模型验证以及Simulink和Carsim仿真结果对比。
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