基于GARBF的碟式太阳能集热器出口温度预测方法

本发明提供一种基于GARBF的碟式太阳能集热器出口温度预测方法，利用大气温度、湿度、太阳辐照和空气流速的历史数据，将历史数据归一化，构建训练样本；构建RBF人工神经网络；利用遗传算法对RBF人工神经网络参数初始值优化；运用梯度下降法对训练样本进行学习，训练得出RBF人工神经网络的网络权值W、高斯函数中心向量C和基宽向量B；利用训练好的RBF人工神经网络预测模型，实现对碟式太阳能集热器出口温度的预测。本发明有效地获取碟式太阳能集热器出口温度相关因素数据，同时运用遗传算法和梯度法对RBF人工神经网络的参数进行了优化，具有较高的学习效率和预测精度。