Predicción de la radiación solar para el este de la India basada en ANFIS
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La predicción de la radiación solar de un lugar concreto depende de varios factores de entrada. Es una tarea muy importante y crucial elegir algunos parámetros de entrada relevantes para lograr una mejor predicción. En este libro se analiza la aplicación del sistema adaptativo de inferencia neurofuzzy (ANFIS) para seleccionar los parámetros de entrada más relevantes para una predicción precisa de la radiación solar global diaria (GSR). Se consideran como casos de estudio tres importantes ciudades del este de la India, Bhubaneswar, Visakhapatnam y Calcuta. Los modelos se construyen tom...
La predicción de la radiación solar de un lugar concreto depende de varios factores de entrada. Es una tarea muy importante y crucial elegir algunos parámetros de entrada relevantes para lograr una mejor predicción. En este libro se analiza la aplicación del sistema adaptativo de inferencia neurofuzzy (ANFIS) para seleccionar los parámetros de entrada más relevantes para una predicción precisa de la radiación solar global diaria (GSR). Se consideran como casos de estudio tres importantes ciudades del este de la India, Bhubaneswar, Visakhapatnam y Calcuta. Los modelos se construyen tomando varias combinaciones de parámetros de entrada, es decir, utilizando una, dos o tres entradas para obtener los conjuntos más relevantes. Se presenta una comparación del valor predicho y medido de la radiación solar global diaria sobre una superficie horizontal. Los parámetros de entrada del modelo utilizados en este trabajo son la duración de la insolación, la temperatura y la humedad, mientras que el índice de claridad se considera un parámetro de salida. Los datos de radiación solar de 1.825 días (año 2000-2005) en el este de la India se utilizan para entrenar el ANFIS y los datos de 365 días se utilizan para las pruebas.
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