基于FY-4A和機器學(xué)習(xí)的太陽輻照度超短期預(yù)測

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摘 要：針對中國西部地區(qū)輻射資源充沛但觀測資料匱乏的特點，提出一種基于輻照度觀測數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、 McClear和隨機森林算法的太陽輻照度超短期預(yù)測方法，并重點分析遙感數(shù)據(jù)對輻照度預(yù)測效果的影響。結(jié)果表明：添加遙感數(shù)據(jù)能夠優(yōu)化不同時間步長的輻照度預(yù)測效果，并能顯著降低平均絕對百分比誤差（MAPE）值高于40%的預(yù)測大誤差出現(xiàn)概率。（剩余11406字）