22、改进的太阳能辐射预测人工神经网络模型与社交网络用户行为分析

改进的太阳能辐射预测人工神经网络模型与社交网络用户行为分析

改进的太阳能辐射预测人工神经网络模型

随着对可再生能源的需求不断增加，太阳能作为一种重要的可再生能源，其辐射预测变得至关重要。下面将详细介绍一种改进的人工神经网络（ANN）模型，用于太阳能辐射的预测。

1. ANN模型开发

   • 输入节点 ：输入变量的数量等同于输入节点的数量。
   • 隐藏层设置 ：选择了一个隐藏层，学习率为0.01，隐藏层采用双曲正切Sigmoid激活函数。
   • 交叉验证 ：采用五折交叉验证（CV）程序来评估模型性能，避免过拟合。

2. 训练轮次（Epochs）
   在神经网络中，一个Epoch表示所有训练集的一次前向传播和一次反向传播。总Epoch数描述了算法遍历完整训练数据集的次数。在每个Epoch中，训练样本都有机会修正模型的参数。

3. 结果分析

   • 模型参数 ：模型使用的参数包括损失函数‘mse’、优化器‘adam’、Epoch数为‘5’、批量大小‘32’等。
   • 准确率 ：在训练阶段，经过五个Epoch，所提出的系统最高准确率接近83.32%；在测试阶段，五个E