基于FY-4A和机器学习的太阳辐照度超短期预测

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摘 要：针对中国西部地区辐射资源充沛但观测资料匮乏的特点，提出一种基于辐照度观测数据、遥感数据、 McClear和随机森林算法的太阳辐照度超短期预测方法，并重点分析遥感数据对辐照度预测效果的影响。结果表明：添加遥感数据能够优化不同时间步长的辐照度预测效果，并能显著降低平均绝对百分比误差（MAPE）值高于40%的预测大误差出现概率。（剩余11406字）

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