发明 基于PCA和混沌GWO优化RELM的太阳辐射预测方法及系统【光伏】【特价】
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G06F30/27 G06N3/006 G06N3/08 G06F111/06
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。
