Orientador: João Francisco Escobedo / Banca: Alexandre Dal Pai / Banca: José Alfredo Covolan Ulson / Banca: Valeria Cristina Rodrigues Sarnighausen / Banca: Renato Correia de Barros / Resumo: Neste trabalho é realizado um estudo para estimar a transmissividade da radiação global (Ktβh) e a fração difusa (Kdβh) incidentes em uma superfície com inclinação de 22,85° na base horária utilizando técnicas de aprendizado de máquina (TAM), a partir de dados obtidos no período de 1998 a 2001 em Botucatu/SP/Brasil. As estimativas foram realizadas usando uma série de combinações de variáveis astronômicas e geográficas por meio de três técnicas de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Perceptron Multicamadas (MLP), Função de Base Radial (RBF) e Regressão Generalizada (GRNN) e do Sistema Adaptativo de Inferência Neuro Fuzzy (ANFIS). Como referência foram elaborados modelos estatísticos (ME) de regressão linear e polinomial. No Capítulo 1 as estimativas de (Ktβh) foram realizadas por combinações de variáveis medidas e calculadas a partir da irradiação global na superfície horizontal (HgH) e nas estimativas de (Kdβh) utilizou-se combinações de variáveis medidas e calculadas a partir de (HgH) e da irradiação global na superfície inclinada (Hgβ). No Capítulo 2 as estimativas de (Kdβh) foram realizadas por combinações de variáveis medidas e calculadas a partir das irradiações difusa (HdH) e global (HgH) obtidas na superfície horizontal. Os indicadores estatísticos r (correlação), RMSE(%) (precisão) e MBE(%) (exatidão) foram utilizados para avaliar os resultados das estimativas. No capítulo 1 os melhores resultados nas estimativas de (Ktβh) a partir das combinações realizadas com (... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this work, a study was carried out to estimate the transmissivity of the global radiation (Ktβh) and the diffuse fraction (Kdβh) incident on a surface with slope of 22.85 ° in the hourly basis using machine learning techniques (MLT), from data obtained from 1998 to 2001 in Botucatu / SP / Brazil. The estimates were made using a series of combinations of astronomical and geographic variables by means of three artificial neural network (ANN) techniques such as MultLayer Perceptron (MLP), Radial Basis Functions Networks (RBF) and Generalized Regression Neural Network (GRNN) Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Statistical models (SM) of linear and polynomial regression were elaborated as reference. In Chapter 1 estimates of (Ktβh) were performed by combinations of variables measured and calculated from global horizontal surface irradiation (HgH) and estimates of (Kdβh) combinations of variables measured and calculated from (HgH) and global radiation on the sloped surface (Hgβ). In Chapter 2 estimates of (Kdβh) were performed by combinations of variables measured and calculated from the diffuse (HdH) and global (HgH) irradiances obtained on the horizontal surface. The statistical indicators r (correlation), RMSE (%) (precision) and MBE (%) (accuracy) were used to evaluate the results of the estimates. In Chapter 1 the best results in the estimates of (Ktβh) from the combinations performed with (HgH) were: MLP - RMSE = 3.73%; RBF - RMSE = 3.99%; GRNN - RMSE = 5.27%; A... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000906263 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Marques, Adriano de Souza, 1975. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agronômicas (Campus de Botucatu). |
| Publisher | Botucatu, |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | text |
| Format | 162 p. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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