Desempenho do Modelo Angstrom-Prescott (A-P) e das Técnicas MVS e RNA na Estimativa da Irradiação Solar Global em Botucatu/SP/Brasil

Autores
Silva, M. B. P.; Escobedo, J. F.; Rossi, T. J.; Santos, C. M.; Silva, S. M. G.
Año de publicación
2016
Idioma
portugués
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
No presente trabalho é descrito o estudo comparativo entre métodos de estimativas da irradiação solar global (HG) diário: modelo de Angstrom-Prescott (A-P) e duas técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) - Máquinas Vetores de Suporte (MVS) e Redes Neurais Artificiais (RNA). A base de dados de HG foi medida no período de 1996 a 2011 em Botucatu/SP/Brazil. A comparação dos indicativos estatísticos MBE, RMSE, d de Willmott, r e R2 obtidos na validação entre os modelos (A-P), MVS e RNA mostrou que: 1- a técnica MVS apresentou melhor desempenho que o modelo estatístico de (A-P) e a tecnica RNA; 2- o modelo estatístico (A-P) no geral apresentou melhor desempenho que a tecnica RNA.
This paper describes the comparative study of methods to estimate daily (HG) global solar irradiation (HG): Angstrom-Prescott (AP) model and two machine learning techniques (ML) - Support Vector Machines (SVM) and Artificial Neural Networks (ANN). Database was measured from 1996 to 2011, in Botucatu/SP/Brazil. The comparison of MBE, RMSE, d Willmott, r and R2 statistical indicators obtained from the validation of the models (A-P), SVM and ANN showed that: the SVM technique showed better results than the (A-P) statistical model and ANN technique; overall, the (A-P) statistical model showed better performance than the ANN technique.
Tema 11: Radiación solar y clima.
Facultad de Arquitectura y Urbanismo
Materia
Ecología
radiação solar
modelagem estatística
Brasil
Angtrom-Prescott
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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