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

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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Silva, M. B. P., Escobedo, J. F., Rossi, T. J., Santos, C. M., Silva, S. M. G.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Portugués
Publicado: 2016
Materias:
Ecología
radiação solar
modelagem estatística
Brasil
Angtrom-Prescott
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/66900
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description 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.
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