The solar irradiance of adjacent su

The solar irradiance of adjacent sunny days shows strong similarity and regu- larity and as a consequence perfect prediction can be performed through the common ANN-HDS forecasting model. Under changeable climate conditions, solar irradiance show irregular complex changes caused by a volume of meteoro- logical factors, and therefore the ANN-HDS forecast model has stopped being applicable. The input vector in the ANN forecast model is reconstructed, and few statistical feature parameters are selected to change the multi-dimensional historical data group of solar irradiance. The input vector dimension is reduced plus the main information about the variation of climate might be effectively extracted through such improvement. The info redundancy and multiple coupling between input components are reduced inside the ANN-SFP forecast model.

Kết quả (Việt) 1:

Irradiance năng lượng mặt trời của cận kề ngày nắng cho thấy sự tương đồng mạnh mẽ và regu-larity và dự đoán kết quả là hoàn hảo có thể được thực hiện thông qua các mô hình dự báo ANN-HDS phổ biến. Điều kiện khí hậu thay đổi, irradiance năng lượng mặt trời cho không thường xuyên thay đổi phức tạp, gây ra bởi một khối meteoro - các yếu tố hợp lý, và do đó ANN-HDS thời mô hình đã ngừng được áp dụng. Vector đầu vào trong ANN thời mô hình được xây dựng lại, và vài tính năng thống kê thông số được lựa chọn để thay đổi các nhóm dữ liệu lịch sử đa chiều của irradiance năng lượng mặt trời. Kích thước đầu vào véc tơ là giảm, cộng với các thông tin chính về sự biến đổi của khí hậu có thể được chiết xuất có hiệu quả thông qua cải tiến như vậy. Dự phòng thông tin và nhiều khớp nối giữa các thành phần đầu vào là giảm bên trong mô hình dự báo ANN-SFP.

Kết quả (Việt) 2:

Các bức xạ mặt trời của ngày nắng liền kề thấy sự giống nhau mạnh mẽ và larity regu- và như một hệ quả dự đoán hoàn hảo có thể được thực hiện thông qua các mô hình dự báo ANN-HDS chung. Trong điều kiện khí hậu thay đổi, năng lượng mặt trời bức xạ cho thấy những thay đổi phức tạp bất thường gây ra bởi một khối lượng của các yếu tố logic meteoro-, và do đó dự báo mô hình ANN-HDS đã dừng lại là áp dụng. Các vector đầu vào trong mô hình dự báo ANN được xây dựng lại, và vài thông số tính năng thống kê được lựa chọn để thay đổi nhóm dữ liệu lịch sử đa chiều của bức xạ mặt trời. Các chiều vector đầu vào giảm cộng với các thông tin chính về sự biến đổi của khí hậu có thể được chiết xuất một cách hiệu quả thông qua cải tiến như vậy. Việc dư thừa thông tin và nhiều khớp nối giữa các thành phần đầu vào được giảm bên trong các mô hình dự báo ANN-SFP.