Mejía Rincón, Juan Sebastián,
Modelo de predicción de radiación solar usando técnicas inteligentes / Juan Sebastián Mejía Rincón; Director Vladimir Mosquera Cerquera , Datos electrónicos (1 archivos:5582 MG) - 1 CD-ROM (140 páginas); diagramas, ilustraciones en general, tablas o cuadros; 12 cm.
Tesis
Resumen -- Introducción -- Objetivos, general, específicos -- Justificación y planteamiento del problema -- Modelo de predicción -- Modelo neuronal para la predicción de radiación solar -- Modelo de inferencia difuso para predicción de radiación solar -- Resultados, Conclusiones y trabajo futuros
"Muchas de las actividades del ser humano están condicionadas a los cambios de las variables meteorológicas y sus efectos. La radiación solar es la mayor fuente de energía para los seres vivos, por eso se puede afirmar que la estimación de esta es bastante pertinente y más si se tiene en cuenta que su medición es complicada y costosa debido a que la energía solar no es planificable por el comportamiento estocástico de las condiciones climatológicas, además porque los equipos para su medición no se pueden adquirir fácilmente por precio y disponibilidad. Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de predicción de radiación solar usando técnicas basadas en Inteligencia Artificial: Redes Neuronales Artificiales (RNA) y Lógica Difusa, con el fin de alcanzar una mayor precisión de predicción de la radiación solar a la presentada por los modelos estadísticos y físicos comúnmente usados."
Ingeniería Electrónica--Variaciones metereológicas
Redes neuronales artificiales
Th IE 357
Modelo de predicción de radiación solar usando técnicas inteligentes / Juan Sebastián Mejía Rincón; Director Vladimir Mosquera Cerquera , Datos electrónicos (1 archivos:5582 MG) - 1 CD-ROM (140 páginas); diagramas, ilustraciones en general, tablas o cuadros; 12 cm.
Tesis
Resumen -- Introducción -- Objetivos, general, específicos -- Justificación y planteamiento del problema -- Modelo de predicción -- Modelo neuronal para la predicción de radiación solar -- Modelo de inferencia difuso para predicción de radiación solar -- Resultados, Conclusiones y trabajo futuros
"Muchas de las actividades del ser humano están condicionadas a los cambios de las variables meteorológicas y sus efectos. La radiación solar es la mayor fuente de energía para los seres vivos, por eso se puede afirmar que la estimación de esta es bastante pertinente y más si se tiene en cuenta que su medición es complicada y costosa debido a que la energía solar no es planificable por el comportamiento estocástico de las condiciones climatológicas, además porque los equipos para su medición no se pueden adquirir fácilmente por precio y disponibilidad. Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de predicción de radiación solar usando técnicas basadas en Inteligencia Artificial: Redes Neuronales Artificiales (RNA) y Lógica Difusa, con el fin de alcanzar una mayor precisión de predicción de la radiación solar a la presentada por los modelos estadísticos y físicos comúnmente usados."
Ingeniería Electrónica--Variaciones metereológicas
Redes neuronales artificiales
Th IE 357