學位論文

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Author: search.filters.author.Jhou, Jian-HuaSubject: search.filters.subject.Deep Learning

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    具影像特徵之LSTM深度遞迴類神經網路之日射量預測
    (2019) 周建華; Jhou, Jian-Hua
    由於日照強度會因為雲層厚度、空氣霾害等問題而受到影響，進而造成太陽光電發電量的不穩定，所以能夠準確的預測日射量是件重要的事情。在本論文中使用具長短期記憶(LSTM)的遞迴類神經網路(RNN)進行日射量的預測。首先建置一日射量紀錄系統，及天空影像採集系統，這兩種系統將記錄每天的日射量及天空影像變化，並儲存於MySQL資料庫。在天空影像方面，利用影像處理方法萃取出天空影像的特徵值，之後將影像特徵值與日射量做為LSTM遞迴類神經網路(LSTM-RNN) 輸入 ，以進行預測。最後，本文以領前五分鐘至六十分鐘進行日射量預測，並進行許多方法比較，以驗證本文所提方法的預測效能。