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龙图腾网获悉南通大学申请的专利基于改进混沌SCSO算法的太阳日总辐射量模型辨识方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115577621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211183325.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于改进混沌SCSO算法的太阳日总辐射量模型辨识方法是由李俊红;肖康;张泓睿;严俊;宗天成;顾菊平;华亮;张新松;李亚男;白贵祥设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进混沌SCSO算法的太阳日总辐射量模型辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进混沌SCSO算法的太阳日总辐射量模型的辨识方法，属于能源工程系统辨识技术领域。解决了太阳日总辐射量模型参数辨识精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1建立太阳日总辐射量的Box‑Jenkins模型；步骤2构建改进混沌SCSO算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的改进混沌SCSO算法是一种启发式群智能优化算法，其对于太阳日总辐射量模型的辨识效果优于传统算法，同时也比未改进的SCSO算法收敛精度高，可以很好地辨识所提出的Box‑Jenkins模型。

本发明授权基于改进混沌SCSO算法的太阳日总辐射量模型辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进混沌SCSO算法的太阳日总辐射量模型辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1建立太阳日总辐射量模型的Box-Jenkins模型； 步骤2构建改进混沌SCSO算法的辨识流程； 所述步骤2构建改进混沌SCSO算法的辨识流程的步骤如下： 步骤2-1初始化种群，对于dm个维度n个参数的辨识问题，生成一个有dm×n的初始候选种群，同时对初始候选种群进行混沌映射； 步骤2-2将日照百分率作为太阳日总辐射量模型的输入数据，太阳日总辐射量作为太阳日总辐射量模型的输出数据； 步骤2-3定义适应度函数 其中：l是数据长度，t是时间，是系统输出的估计值，yt是系统的实际输出值； 步骤2-4根据式6求出改进混沌SCSO算法的从2线性递减到0的参数值rG： 其中：sM是模拟沙丘猫的听觉特性的参数值； 步骤2-5根据式7以及所求出的递减参数值rG求出控制沙丘猫勘探和开发之间转换的主要参数R： R＝2×rG×rand0,1-rG,3 步骤2-6根据式8求出沙丘猫勘探和开发阶段的搜索灵敏范围r： r＝rG×rand0,1,4 步骤2-7将最佳的位置也就是适应度值最小的位置记为θb，将当前的位置记为θc； 步骤2-8利用式9计算改进全局递减因子λ，判断参数R的值，如果|R|≤1时，进入开发阶段，利用式10计算下一步位置即参数估计向量如果|R|1时，进入勘探阶段，利用式11计算下一步位置即参数估计向量 其中：θrd是一个随机的位置，α是一个位于0°-360°的随机角度； 其中：cp是随机取小于种群数的一个数，θbc是假设最佳的下一个位置； 步骤2-9判断是否达到最大递推次数，若没有达到，程序跳转到步骤2-4，若达到，进入步骤2-10； 步骤2-10输出辨识所得参数估计向量完成辨识。

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