Estimativa da irradiação direta na incidência normal usando redes neurais artificiais e comparação com modelos estatísticos
A irradiação direta na incidência normal (H<sub>b</sub>) foi estimada utilizando Redes Neurais Artificiais (ANN2) para uma base de dados medida do período de 1996 a 2008 em Botucatu- Brasil, região com influência de queimadas agrícolas. A rede utilizada foi a Multilayer Perceptron (MLP),...
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2015
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A irradiação direta na incidência normal (H<sub>b</sub>) foi estimada utilizando Redes Neurais Artificiais (ANN2) para uma base de dados medida do período de 1996 a 2008 em Botucatu- Brasil, região com influência de queimadas agrícolas. A rede utilizada foi a Multilayer Perceptron (MLP), com o algoritmo de aprendizado backpropagation e termo momentum. A ANN2 foi comparada com um modelo estatístico de ajuste local (ME4) e dois modelos selecionados na literatura (ME5 e ME6). A variável de entrada foi o kt (transmissividade atmosférica da irradiação global). Os modelos foram avaliados por meio dos indicativos estatísticos: Mean Bias Error (MBE,MJm⁻²), Relative Mean Bias Error (rMBE,%), Root Mean Square Error (RMSE,MJm⁻²), Relative Root Mean Square Error (rRMSE,%) e d de Willmott. O desempenho de ANN2 é melhor que dos modelos estatísticos. A estimativa com ANN2 resultou: rRMSE=16,519% e d=0,980. O ME4 estimou com rRMSE=20,130% e d=0,971. Os ME5 e ME6 tiveram desempenho inferior ao ME4. O modelo ANN2 é recomendado como a primeira escolha para estimativa de H<sub>b</sub>, seguido do modelo ME4. |
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