11、太阳能辐射预测与医学图像去噪：技术融合与创新应用

太阳能辐射预测与医学图像去噪：技术融合与创新应用

太阳能辐射预测的LSTM自动编码器架构

随着人口增长，电力需求急剧上升，太阳能作为可再生能源受到了广泛关注。准确预测太阳能辐射对于太阳能发电厂的有效运行和电网管理至关重要。传统的太阳能预测方法存在诸多挑战，如电网管理难题、随机电压变化、故障检测问题以及不必要的发电容量等，这些都会影响电网的可靠性和可持续性。

为了解决这些问题，研究人员提出了使用长短期记忆（LSTM）自动编码器架构来预测特定日期的太阳能辐射并检测数据中的异常。LSTM在太阳能辐射预测方面已被证明具有良好的效果，而自动编码器则是一种自监督学习模型，能够学习输入数据的压缩表示。LSTM自动编码器架构结合了两者的优势，通过编码器和解码器LSTM架构实现对序列数据的处理。

在实际应用中，研究人员使用了一年的太阳能辐射数据集进行模型训练。具体操作步骤如下：
1. 数据划分与训练 ：使用95%的数据进行模型训练。
2. 数据缩放 ：使用训练数据对数据进行重新缩放，并将相同的转换应用于测试数据。
3. 数据分割 ：将数据分割成子序列。
4. 误差计算 ：计算均方根误差和平均绝对误差。
5. 阈值设定 ：根据误差计算阈值，使80%的误差范围低于该阈值。
6. 异常检测 ：基于阈值检测数据中的异常。

在模型实现过程中，自动编码器神经网络接收序列作为输入，并输出相同形状的序列。通过添