(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202211343836.2
(22)申请日 2022.10.31
(71)申请人 南京信息 工程大学
地址 224002 江苏省盐城市 盐南高新区新
河街道文港南路10 5号
(72)发明人 张佳 乐旭 汤金平
(74)专利代理 机构 南京纵横知识产权代理有限
公司 32224
专利代理师 董建林
(51)Int.Cl.
G06Q 10/04(2012.01)
G06N 3/04(2006.01)
G06N 3/08(2006.01)
(54)发明名称
一种基于BP神经网络的太阳能辐射预测订
正方法及系统
(57)摘要
本发明公开了一种基于BP神经网络的太阳
能辐射预测订正方法及系统, 包括构造基于BP神
经网络的太阳辐射预测订正模型; 获取太阳辐射
的预测值, 并导入太阳辐射预测订正模型; 太阳
辐射预测订正模型输出订正后的太阳辐射的预
测值本发明提供一种基于BP神经网络的太阳能
辐射预测订正方法及系统, 针对太阳辐射值的预
测值与实际观测值的系统偏 差, 基于BP神经网络
模型训练针对太阳辐射预测值的订正模 型, 可有
效订正太阳辐射的预测值, 减小预测值与实际观
测值之间的差距, 提高太阳能辐射预测的准确
性。
权利要求书2页 说明书6页 附图2页
CN 115545338 A
2022.12.30
CN 115545338 A
1.一种基于BP神经网络的太阳能辐射预测订 正方法, 其特 征在于: 包括如下步骤:
获取太阳辐射的预测值, 输入预 先构造的基于BP神经网络的太阳辐射预测订 正模型;
通过基于BP神经网络的太阳辐射预测订 正模型输出订 正后的太阳辐射的预测值。
2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的太阳能辐射预测订正方法, 其特征在
于:
所述基于BP神经网络的太阳辐射预测订 正模型的构造, 包括:
获取样本数据, 构造BP神经网络的太阳辐射预测订 正模型;
根据样本数据获取太阳辐射的样本预测值, 导入BP神经网络的太阳辐射预测订正模
型, 获取订 正后的太阳辐射的样本预测值;
根据样本数据以及订正后的太阳辐射的样本预测值获取太阳辐射的订正效果, 基于订
正效果调整太阳辐射预测订 正模型, 完成太阳辐射预测订 正模型的构建。
3.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的太阳能辐射预测订正方法, 其特征在
于:
所述样本数据包括太阳辐射的历史预测值和对应历史预测值的历史观测值。
4.根据权利要求3所述的一种基于BP神经网络的太阳能辐射预测订正方法, 其特征在
于:
所述获取太阳能辐射的订 正效果, 包括:
基于太阳辐射的预测值、 对应预测值的观测值计算均方根 误差和决定系数:
基于订正后的预测值、 对应预测值的观测值计算均方根 误差和决定系数;
基于订正前的均方根 误差和订 正后的均方根 误差求解改进的效果数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于BP神经网络的太阳能辐射预测订正方法, 其特征在
于:
其中, RMSE表示均方根误差; N表示样本数量; i表示第i个样本; Ypredict在计算太阳辐
射的预测 值、 对应预测值的观测值计算均方根误差和决定系 数时表示太阳辐 射的预测值,
在计算订正后的预测值、 对应预测值的观测值计算均方根误差和决定系数时表示订正后的
预测值; Yactual表示对应预测值的观测值; R2表述决定系数; Ymean表示观测值的均值。
6.根据权利要求4所述的一种基于BP神经网络的太阳能辐射预测订正方法, 其特征在
于:
基于订正前的均方根 误差和订 正后的均方根 误差求解改进的效果数据, 包括:
订正后的均方根 误差相较于订 正前的均方根 误差下降的百分比。
7.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的太阳能辐射预测订正方法, 其特征在
于:
构造BP神经网络的太阳辐射预测订 正模型, 包括:
设置BP网络模型中的超参数, 包括隐藏层、 激活函数、 梯度下降函数、 惩罚函数、 随机优
化器、 学习率和最大迭代次数。
8.一种基于BP神经网络的太阳能辐射预测订 正系统, 其特 征在于: 包括:权 利 要 求 书 1/2 页
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2太阳辐射预测装置, 用于对太阳辐射 值进行预测, 并生成预测值;
太阳辐射预测值 订正装置, 用于订 正太阳辐射的预测值, 并生成订 正后的值。
9.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质, 其特征在于, 所述一个或多个程
序包括指令, 所述指令当由计算设备执行时, 使得所述计算设备执行根据权利要求1至7所
述的方法中的任一方法。
10.一种计算设备, 其特 征在于, 包括,
一个或多个处理器、 存储器以及一个或多个程序, 其中一个或多个程序存储在所述存
储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行, 所述一个或多个程序包括用于执行根据
权利要求1至7 所述的方法中的任一方法的指令 。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 一种基于BP神经网络的太阳能辐射预测订正方法及系统
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