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摘要
通过分析影响太阳辐射的主要因素，提出以太阳高度角、季节和天气（晴空指数）作为数据划分依据的分组模型建立方法。以拉萨和西安地区的逐时气象数据和辐射数据为例，基于遗传算法（genetic algorithm,GA）优化的BP神经网络，建立太阳高度角、季节和天气类型的逐时总辐射分组模型。该研究揭示分组模型误差变化的规律，并将其估算误差与AllData模型比较。结果显示，相较于AllData模型，分组模型的估算误差均有降低。其中，天气分组模型误差最小，且西安的天气分组模型结果优于拉萨。西安天气分组模型平均绝对百分比误差（MAPE）和相对均方根误差（rRMSE）相较AllData模型结果分别下降3.96%和4.18%。研究结果表明分组模型能够降低逐时总辐射估算误差，可为估算逐时总辐射提供方法借鉴。
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