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),...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Santos, Cícero Manoel dos, Escobedo, João Francisco, Modenese Gorla da Silva, Silvia Helena, Rossi, Taiza Juliana, Prado da Silva, Maurício Bruno
Formato: Articulo
Lenguaje:Portugués
Publicado: 2015
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/142990
http://portalderevistas.unsa.edu.ar/index.php/averma/article/view/1844
Aporte de:
id I19-R120-10915-142990
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1429902023-06-27T19:48:25Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/142990 http://portalderevistas.unsa.edu.ar/index.php/averma/article/view/1844 issn:2314-1433 issn:2796-8111 Estimativa da irradiação direta na incidência normal usando redes neurais artificiais e comparação com modelos estatísticos Estimation of beam at normal incidence using artificial neural network and comparing with statistical models Santos, Cícero Manoel dos Escobedo, João Francisco Modenese Gorla da Silva, Silvia Helena Rossi, Taiza Juliana Prado da Silva, Maurício Bruno 2015 2022-09-29T15:31:21Z pt Ingeniería Ciencias Agrarias radiação solar WEKA mineração de dados aprendizado de máquinas modelagem solar radiation data mining learning machines modelling 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. The direct irradiation at normal incidence (H<sub>b</sub>) was estimated using Artificial Neural Networks (ANN2) to a database from 1996 to 2008 in Botucatu-Brazil, region with influence of agricultural burning. The network used was the Multilayer Perceptron (MLP), with the backpropagation algorithm and momentum term. The ANN2 was compared with a statistical model of local adjustment (ME4) and two models selected in the literature (ME5 and ME6). The input variable was the kt (atmospheric transmissivity of global radiation). The models were evaluated by means of statistical indicatives: Mean Bias Error (MBE,MJm⁻²), Relative Mean Bias Error (rMBE,%), Root Mean Square Error (RMSE,MJm⁻²), Relative Root Mean Square Error (rRMSE,%) and d Willmott. The ANN2 performance is better than statistical models. The estimate with ANN2 resulted: rRMSE=16.519% and d=0.980. The ME4 estimated with rRMSE=20.130% and d=0.971. The ME5 and ME6 had underperformed ME4. The ANN2 model is recommended as the first choice to estimate H<sub>b</sub>, followed by ME4 model. Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES) Articulo Articulo http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) application/pdf 25-35
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Portugués
topic Ingeniería
Ciencias Agrarias
radiação solar
WEKA
mineração de dados
aprendizado de máquinas
modelagem
solar radiation
data mining
learning machines
modelling
spellingShingle Ingeniería
Ciencias Agrarias
radiação solar
WEKA
mineração de dados
aprendizado de máquinas
modelagem
solar radiation
data mining
learning machines
modelling
Santos, Cícero Manoel dos
Escobedo, João Francisco
Modenese Gorla da Silva, Silvia Helena
Rossi, Taiza Juliana
Prado da Silva, Maurício Bruno
Estimativa da irradiação direta na incidência normal usando redes neurais artificiais e comparação com modelos estatísticos
topic_facet Ingeniería
Ciencias Agrarias
radiação solar
WEKA
mineração de dados
aprendizado de máquinas
modelagem
solar radiation
data mining
learning machines
modelling
description 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.
format Articulo
Articulo
author Santos, Cícero Manoel dos
Escobedo, João Francisco
Modenese Gorla da Silva, Silvia Helena
Rossi, Taiza Juliana
Prado da Silva, Maurício Bruno
author_facet Santos, Cícero Manoel dos
Escobedo, João Francisco
Modenese Gorla da Silva, Silvia Helena
Rossi, Taiza Juliana
Prado da Silva, Maurício Bruno
author_sort Santos, Cícero Manoel dos
title Estimativa da irradiação direta na incidência normal usando redes neurais artificiais e comparação com modelos estatísticos
title_short Estimativa da irradiação direta na incidência normal usando redes neurais artificiais e comparação com modelos estatísticos
title_full Estimativa da irradiação direta na incidência normal usando redes neurais artificiais e comparação com modelos estatísticos
title_fullStr Estimativa da irradiação direta na incidência normal usando redes neurais artificiais e comparação com modelos estatísticos
title_full_unstemmed Estimativa da irradiação direta na incidência normal usando redes neurais artificiais e comparação com modelos estatísticos
title_sort estimativa da irradiação direta na incidência normal usando redes neurais artificiais e comparação com modelos estatísticos
publishDate 2015
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/142990
http://portalderevistas.unsa.edu.ar/index.php/averma/article/view/1844
work_keys_str_mv AT santosciceromanoeldos estimativadairradiacaodiretanaincidencianormalusandoredesneuraisartificiaisecomparacaocommodelosestatisticos
AT escobedojoaofrancisco estimativadairradiacaodiretanaincidencianormalusandoredesneuraisartificiaisecomparacaocommodelosestatisticos
AT modenesegorladasilvasilviahelena estimativadairradiacaodiretanaincidencianormalusandoredesneuraisartificiaisecomparacaocommodelosestatisticos
AT rossitaizajuliana estimativadairradiacaodiretanaincidencianormalusandoredesneuraisartificiaisecomparacaocommodelosestatisticos
AT pradodasilvamauriciobruno estimativadairradiacaodiretanaincidencianormalusandoredesneuraisartificiaisecomparacaocommodelosestatisticos
AT santosciceromanoeldos estimationofbeamatnormalincidenceusingartificialneuralnetworkandcomparingwithstatisticalmodels
AT escobedojoaofrancisco estimationofbeamatnormalincidenceusingartificialneuralnetworkandcomparingwithstatisticalmodels
AT modenesegorladasilvasilviahelena estimationofbeamatnormalincidenceusingartificialneuralnetworkandcomparingwithstatisticalmodels
AT rossitaizajuliana estimationofbeamatnormalincidenceusingartificialneuralnetworkandcomparingwithstatisticalmodels
AT pradodasilvamauriciobruno estimationofbeamatnormalincidenceusingartificialneuralnetworkandcomparingwithstatisticalmodels
_version_ 1770170785498923008