研究人员提出了一种用于太阳辐照短期预测的数据简化机器学习模型，通过降维天空相机图像的标量特征以满足数据传输限制，并使用噪声输入反映未测量的变量，显著提高了模型的预测能力。在测试数据上，该模型的平均绝对误差为74.34 $W/m^2$，相比于基准模型的134.35 $W/m^2$，有较大的改进。