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Modelo de predicción de radiación solar usando técnicas inteligentes / Juan Sebastián Mejía Rincón; Director Vladimir Mosquera Cerquera

By: Mejía Rincón, Juan Sebastián [autor].
Contributor(s): Mosquera Cerquera, Vladimir [Director].
Neiva: Universidad Surcolombiana, 2019Description: 1 CD-ROM (140 páginas); diagramas, ilustraciones en general, tablas o cuadros; 12 cm.Content type: texto Media type: computadora Carrier type: disco de la computadoraSubject(s): Ingeniería Electrónica -- Variaciones metereológicas | Redes neuronales artificialesDDC classification: Th IE 357
Contents:
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
Dissertation note: Tesis Ingeniero Electrónico. Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Electrónica. 2019 Summary: "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."
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Item type Current location Collection Call number Copy number Status Date due Barcode Item holds
e-Tesis e-Tesis Biblioteca Central
Tesis y Trabajos de Grado Th IE 357 (Browse shelf) Ej.1 Available 900000021244
e-Tesis e-Tesis Biblioteca Central
Tesis y Trabajos de Grado Th IE 357 (Browse shelf) Ej.2 Available 900000021245
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Tesis Ingeniero Electrónico. Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Electrónica. 2019

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."

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