中国全球水平辐照度估算的深度学习模型与数据集

该数据集为《基于深度学习方法在中国估算全球水平辐照度》的论文所用的代码和数据集说明如下：
该文件包括数据集和代码。所有程序在MATLAB上运行，提供的是已训练的模型和数据。使用的深度学习工具包为MATLAB和Octave v3.2中的DeeBNet（深度置信网络）工具箱，由M. A. Keyvanrad和M. M. Homayounpour公开，下载地址为：http://ceit.aut.ac.ir/~keyvanrad/DeeBNet Toolbox.html。进行测试前需先下载软件包。
1. 准备运行环境：
1. 在MATLAB命令窗口中输入"addpath ('deebnet ')"，以引入软件包。
2. 在命令行中输入"load ('dbn_for_ghi.mat')"，加载训练好的深度模型。你会看到有三种DBN分别对应晴天、冰云、水云。
2. 仅提供了处理后的输入参数数据，未包含将卫星图像转换为输入参数文件的步骤。
3. 首先执行计算GHI的文件compute_GHI.m，然后运行convertoraster.m。建议按模块逐步运行代码，而不是直接执行整个文件。
详情见README文件和代码注释。