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基于混合神经网络的光伏组件输出特性数据驱动建模方法

一、1.混合神经网络概述

1.1混合神经网络的定义

混合神经网络，顾名思义，是将多种不同的神经网络结构和方法融合在一起的模型。它结合了多种神经网络的优势，以实现对复杂问题的建模和分析。在混合神经网络中，常见的网络结构包括但不限于深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络以及传统的多层感知器等。这些神经网络各自具有不同的特点和适用场景，当它们被组合在一起时，可以相互补充，从而提高模型的整体性能。

首先，混合神经网络能够有效处理不同类型的数据。例如，卷积神经网络擅长于图像处理，能够自动提取图像特征；循环神经网络则