混合预测模型：BP神经网络与小波神经网络预测太阳辐射强度

"该资源是一篇关于基于BP神经网络和小波神经网络的太阳辐射强度预测的研究论文，发表在《软件工程》期刊2023年第1期上。作者为鲁玉军、周世豪和胡小勇，来自浙江理工大学机械与自动控制学院。文章通过相关性分析确定影响太阳辐射的关键气象因素，优化BP和小波神经网络结构，使用小波分解处理太阳辐射数据，并结合优化后的神经网络进行预测，以提高预测精度。" 本文主要探讨了如何运用神经网络技术来提升太阳辐射强度预测的准确性，特别是结合了传统的BP神经网络和小波神经网络的优势。太阳辐射强度的预测对于太阳能发电系统的设计和优化至关重要，因为其波动可能对系统的性能产生负面影响。 首先，研究者通过相关性分析识别出对太阳辐射强度有显著影响的气象参数，这些参数可能是温度、湿度、云层覆盖等，这些因素有助于构建预测模型的基础。 接着，BP神经网络，即反向传播神经网络，因其在非线性复杂问题上的适应性而被广泛应用于预测任务。作者对BP神经网络进行了优化，以找到最合适的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数量，以及学习率和训练次数等关键参数。 同时，小波神经网络利用小波理论的多分辨率分析特性，可以捕捉数据的局部特征。文中采用小波三层分解方法，将太阳辐射强度数据分解为不同尺度和细节成分，然后分别使用优化后的BP神经网络对各个分量进行预测。 最后，通过组合各个神经网络的预测结果，得到太阳辐射强度的最终逐时预测值。这种方法能够利用两种网络的不同优势，减少预测误差，提高预测的精确度。 在MATLAB环境中进行仿真实验后，研究者对比了混合预测模型与单一的BP神经网络、小波神经网络以及国内其他相关模型的预测效果。实验结果证实，提出的混合模型在降低预测误差方面表现更优，为太阳辐射强度的预测提供了更可靠的方法。 关键词涉及到的技术和概念包括BP神经网络的训练和优化、小波神经网络的小波分解应用、太阳辐射强度预测以及小波分析在数据处理中的作用。该研究对于提升太阳能资源的利用效率和太阳能系统的稳定运行具有重要的理论和实践意义。