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    基於GAN網路雲移動檢測之日射量估計與預測系統
    (2025) 張奕舜; Zhang, Yi-Shun
    本論文使用全天空影像進行分析,來發展雲層為特徵的日射量估計與預測系統。在全天空影像中,使用紅藍比例法擷取雲層特徵影像,使用自適應閾值在不同亮度的情況下更精確判定雲層資訊計算雲層整張圖的占比,以及太陽周圍雲特徵分析,透過RAFT (Recurrent All-Pairs Field Transforms)光流法推估雲層移動情形,製作未來數分鐘至小時之雲層情況,並提取雲層特徵,作為生成式對抗網路(GAN)模型之輸入,日射計測出之日射量為輸出。並使用三個評估指標來查看模型學習的狀況,有相對均方根誤差(rRMSE)、相對絕對平均誤差(rMAE)、預測技巧(FS)比較估計及預測成果。

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