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http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/12216
Título : | Diseño e implementación de un modelo software basado en técnicas de inteligencia artificial, para predecir el índice de radiación solar en Riobamba - Ecuador. |
Director(es): | Sánchez, Luis Enrique |
Autor: | Mora Chunllo, Verónica Elizabeth |
Palabras clave : | MODELO DE PREDICCIÓN RADIACIÓN SOLAR TÉCNICAS IA MODELO SOFTWARE DE PREDICCIÓN |
Fecha de publicación : | 7-mar-2015 |
Editorial: | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Vicerrectorado de Investigación, Innovación y Transferencia de Tecnología. |
Citación : | Mora Chunllo, Verónica Elizabeth (2015). Diseño e implementación de un modelo software basado en técnicas de inteligencia artificial, para predecir el índice de radiación solar en Riobamba - Ecuador. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Vicerrectorado de Investigación, Innovación y Transferencia de Tecnología. |
Abstract: | La presente investigación tiene por objeto el diseño e implementación de un modelo software basado en técnicas de inteligencia artificial, para predecir el índice de radiación solar en Riobamba-Ecuador para lo cual se determinó la técnica IA apropiada para la predicción del índice ultravioleta (IUV), siendo las ANN Backpropagation y los SVM las técnicas que ofrecen mayor grado de precisión en la predicción de variables metereólogicas. Los datos se tomaron en base a una investigación previa durante los meses de enero 2012 a enero 2015 desde las 6h00 hasta las 18h30 a intervalos de 5 minutos, la cantidad de radiación UV se mide a través de un Sistema de Adquisición de datos y un detector Ultravioleta que mide los valores del número de índice (VNI) según The National Weather service (NWS) y la Environmental Protection Agency (EPA) propuesto en el 2004. El modelo software de predicción es un modelo local que predice el voltaje y su variación durante el día, se añade un factor de corrección tomando en cuenta el valor constante de la altura a nivel del mar. Los valores de las mediciones son guardados en la web en tiempo real y se puede acceder a través de infosolarespoch.com El pronóstico promedio proporciona el error típico de las predicciones del valor deseado, con las variables de entrada Hora y VNI se aplica el modelo de regresión lineal gaussiano simple que explica el comportamiento del VNI en función de la hora y se realice la estimación en las horas de mediciones definidas (6:00am a 6:30 pm) debido a que los día con o sin nubosidad en un año calendario a partir de las 6:00pm el índice IUV es de 1VNI constante. |
URI : | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/12216 |
Aparece en las colecciones: | Maestría en Ingeniería de Software (ESPEL) |
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