《表1 MLP测试结果：融合MLP和DBN的光伏发电预测算法》

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《融合MLP和DBN的光伏发电预测算法》

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实验表明，学习率的优化设置对于解决MLP收敛速度慢，学习能力较差以及DBN学习时间较长的问题有一定的改善，为了进一步克服两者的缺点，本实验采用试错法对可改善以上问题的模型参数，包括批大小（batch＿size）、激活函数等进行了寻找优化设置。参数寻找过程为首先根据经验值分别设定MLP及DBN模块的初始参数值[23-24]，通过观察模型的训练时间以及性能指标，反复修改模型中的参数，不断优化模型的训练时间及性能指标。直至模型训练时间以及性能指标表现最优时，便将所设置参数确定为最终参数。各参数下模型测试结果如表1、表2所示。