综述：人工智能辅助建模在基于纤维素和生物废弃物的重金属吸附中的应用：聚焦ANN和ANFIS架构

这篇综述创新性地提出动态时序交互特征合成（DTIFS）框架，通过交互项、多项式变换和滞后特征等先进特征工程（feature engineering）技术，显著提升机器学习（MLP/RF）和深度学习（LSTM/GRU）模型在太阳能预测中的精度（R2达0.98，MAE降低至9.281），为可再生能源并网提供可靠解决方案。

　　

太阳能预测的技术革命：当机器学习遇见特征工程

在可再生能源蓬勃发展的今天，太阳能预测的准确性直接关系到电网稳定性。传统预测方法往往受限于数据预处理不足或特征提取不充分，导致预测精度难以突破。最新研究提出的动态时序交互特征合成（DTIFS）框架，正在改变这一局面。

数据驱动的预测革新

研究团队采用包含12个气象特征的公开数据集，涵盖日照时长（dayl）、降水量（prcp）、最高温度（tmax）等关键参数。通过探索性数据分析（EDA）发现，日照时长与太阳辐射（srad）呈现显著正相关（R=0.82），而降水量则表现出负相关性。这些发现为后续特征工程提供了重要方向。

DTIFS框架的四大技术创新

1. 1.

   交互特征构建：创造性地将降水量与日照时长进行特征交叉（Ψ₁=α₁·β₁），捕捉到气象参数间的协同效应

2. 2.

   多项式变换：通过温度的二阶项（T_t²）量化非线性关系

3. 3.

   滞后特征提取：引入Λ₁=γ_{1,lag1}等滞后变量，增强时序建模能力

4. 4.

   滚动聚合：采用7天滑动平均（Ω₁=rolling_mean(ρ,7)）平滑短期波动

模型性能的飞跃提升

经严格的时间序列交叉验证（TSCV）测试，DTIFS框架使多层感知器（MLP）的预测精度达到惊人水平：

• •

  R2从0.95提升至0.98

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  平均绝对误差（MAE）从15.32降至9.281

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  均方根误差（RMSE）从17.90降至12.453

对比实验显示，该框架显著优于传统方法：

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  比RNN-LSTM模型（MAE 18.92）精度提升52%

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  比随机森林（RF）基准（MAE 14.81）提升37%

环境因素的深度解析

通过3D可视化发现，太阳辐射与温度呈现明显的非线性关系：

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  温度在20-30°C区间时，辐射量随温度升高快速增长

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  超过35°C后出现饱和现象，符合斯特藩-玻尔兹曼定律

  季节分析显示夏季辐射中位数比冬季高58%，验证了天文因素的主导作用

未来发展方向

尽管取得突破，该技术仍存在优化空间：

1. 1.

   可扩展性：需验证在不同气候区的适用性

2. 2.

   实时性：开发自适应算法应对突发天气变化

3. 3.

   融合创新：探索与物理模型的混合架构

这项研究为可再生能源管理提供了新范式，其创新特征工程方法不仅适用于太阳能预测，也为其他时序预测任务提供了重要参考。随着算法的持续优化，DTIFS框架有望成为智能电网建设的核心技术支撑。