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http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/12216
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Sánchez, Luis Enrique | - |
dc.contributor.author | Mora Chunllo, Verónica Elizabeth | - |
dc.date.accessioned | 2017-02-03T16:21:54Z | - |
dc.date.available | 2017-02-03T16:21:54Z | - |
dc.date.issued | 2015-03-07 | - |
dc.identifier.citation | 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. | es_ES |
dc.identifier.other | MAS-0027 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/12216 | - |
dc.description.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. | es_ES |
dc.description.sponsorship | ESPE-L | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Vicerrectorado de Investigación, Innovación y Transferencia de Tecnología. | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.subject | MODELO DE PREDICCIÓN | es_ES |
dc.subject | RADIACIÓN SOLAR | es_ES |
dc.subject | TÉCNICAS IA | es_ES |
dc.subject | MODELO SOFTWARE DE PREDICCIÓN | es_ES |
dc.title | Diseño e implementación de un modelo software basado en técnicas de inteligencia artificial, para predecir el índice de radiación solar en Riobamba - Ecuador. | es_ES |
dc.type | masterThesis | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Maestría en Ingeniería de Software (ESPEL) |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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T-ESPEL-MAS-0027.pdf | TESIS A TEXTO COMPLETO | 4,98 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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