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摘 要:本发明公开了一种基于PCA和混沌GWO优化RELM的太阳辐射预测方法及系统,所述方法包括:S1,对数据进行标准化处理;S2,将处理后的数据进行PCA降维;S3,建立混沌GWO‑RELM模型,找到RELM的最优隐含层节点个数node和正则化系数C;S4,将测试样本送入含有最优隐含层节点个数node和正则化系数C的RELM中进行计算,得到待预测站点未来的太阳辐射预报值。本发明针对太阳辐射数据的不连续性和高频特性致使太阳辐射预测精度低的问题,采用混沌灰狼算法与正则化极限学习机相结合构成混沌GWO‑RELM模型对太阳辐射数据进行预测,克服了传统时间序列模型的缺点,使得太阳辐射预测的精度得到了提高。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110665417.X | 专利名称: | 基于PCA和混沌GWO优化RELM的太阳辐射预测方法及系统 |
申请日: | 2021-06-16 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市清江浦区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-12-01 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113449466B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |