由于现有神经网络辐照度预测模型的输入变量多为辐照度的历史数据问题 , 为了更准确衡量辐 照度的变换关系，引入其他与辐照度相关因子作为模型输入变量，提高模型预测性能；

是的，可以引入其他与辐照度相关的因子作为神经网络模型的输入变量，以提高预测性能。例如，可以将气象数据（如温度、湿度、风速、风向等）、太阳角度、云量等因素作为输入变量，以更全面地反映辐照度的变化关系。这样可以提高模型的预测精度，使得预测结果更加准确和可靠。同时，还可以通过分析这些相关因素的变化规律，对辐照度的变化趋势进行更加深入的研究和预测。