[发明专利]一种基于mRMR-DBN算法的无量测区太阳辐射估算方法

权利要求书

1.一种基于mRMR-DBN算法的无量测区太阳辐射估算方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

(1)根据距离远近、气象带情况划定辐射模型建立区域，选取无辐射量测区周边站点进行相关性计算；

(2)采用mRMR算法对无辐射量测区周边站点相关性进行排序；

(3)采用前向搜索策略将排好序的站点逐一添加至已选训练样本集合，并在测试集上计算此时的估算误差，误差最小时对应的已选站点即为最优的训练样本集合；

(4)使用已选的最优训练样本集合，基于DBN算法建立其他有辐射量测地区辐射数据和各气象参数及经纬度、海拔间的相关性，从而用所建立的模型对无辐射量测区的太阳辐射进行估算

；所述的步骤(2)中，包括如下步骤：

步骤2.1：计算各站点之间的互信息：

步骤2.1.1：使用所有周边站点数据，计算各气象参数与太阳辐射之间的互信息I，计算公式如下：

式中，X为某一气象参数，Y为太阳辐射，K和L分别对应X和Y的数据总个数，x_k表示变量X的第k个数据，y_l表示变量Y的第l个数据，k＝1,2,…,K，l＝1,2,…,L，p表示概率；

步骤2.1.2：根据各气象参数与太阳辐射之间的互信息，确定计算站点间互信息时各气象参数所占权重；

步骤2.1.3：计算两个站点间各气象参数之间的互信息值，根据气象参数所占权重，从而得出站点间的总互信息值。

2.根据权利要求1所述的一种基于mRMR-DBN算法的无量测区太阳辐射估算方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，步骤2.1后还包括如下步骤：

步骤2.2：采用mRMR算法对周边站点与目标站点的相关性进行排序：

步骤2.2.1：设初始输入站点集合为A，且含有N个站点，a_n为A中的第n个站点，n＝1,2,…,N，S表示已经选取的站点集合，F表示待选的站点集合，初始化已选站点集S为空集，待选站点集F为A，即A→F；

步骤2.2.2：对计算a_n与目标站点c的相关性I(a_n,c)；记a^*为满足max[I(a_n,c)]条件的站点，F_q和S_q分别为经过q次站点挑选后新的待选站点集合和已选站点集合，q＝1,2,…,N，令F-{a^*}→F₁，{a^*}→S₁；

步骤2.2.3：设s_g∈S_q，s_g为S_q中已选的第g个站点，g＝1,2,…,q，从F_q中找到使下式成立的站点并记为a^**，令F_q-{a^**}→F_q+1,S_q+{a^**}→S_q+1：

步骤2.2.4：重复步骤2.2.3，直到F为则得到已选站点集S，并将S中的站点按值降序排列。