相似日和BP神经网络算法

资 源 简 介

相似日和BP神经网络算法

详 情 说 明

针对光伏发电预测的混合模型：相似日与BP神经网络方法

光伏发电预测是可再生能源领域的重要研究方向。本文将介绍结合相似日和BP神经网络算法的混合预测方法，这是一种提高预测精度的有效方案。

相似日选择算法通过分析历史气象数据的相似性，找出与预测日特征相近的历史日期作为参考。这种方法主要考虑以下关键因素：太阳辐照度、温度、湿度等气象参数，以及季节特性等时间特征。

BP神经网络作为经典的机器学习算法，在此预测模型中承担核心计算任务。网络结构通常包含输入层、隐藏层和输出层，通过反向传播算法不断调整权重参数。输入层接收相似日选择模块提供的历史数据特征，输出层则给出预测结果。

这种混合方法的优势在于：相似日算法能够筛选出最具参考价值的历史数据，而神经网络则可以捕捉数据中的非线性关系。两者结合既能减少无效数据的干扰，又能提高模型的泛化能力。

实际应用中，该方法需要特别注意训练数据的质量，包括数据完整性和准确性。同时，模型的参数调优也是影响预测效果的关键因素，需要通过交叉验证等方法确定最优配置。