Previsione della radiazione solare basata su ANFIS per l'India orientale
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La previsione della radiazione solare di una particolare località dipende da una serie di fattori di input. È un compito cruciale e importante scegliere alcuni parametri di input rilevanti per ottenere una previsione migliore. Questo libro discute l'applicazione del sistema di inferenza neuro fuzzy adattivo (ANFIS) per selezionare i parametri di input più rilevanti per un'accurata previsione della radiazione solare globale giornaliera (GSR). Tre importanti città dell'India orientale, Bhubaneswar, Visakhapatnam e Kolkata, sono considerate come casi di studio. I modelli sono costruiti prende...
La previsione della radiazione solare di una particolare località dipende da una serie di fattori di input. È un compito cruciale e importante scegliere alcuni parametri di input rilevanti per ottenere una previsione migliore. Questo libro discute l'applicazione del sistema di inferenza neuro fuzzy adattivo (ANFIS) per selezionare i parametri di input più rilevanti per un'accurata previsione della radiazione solare globale giornaliera (GSR). Tre importanti città dell'India orientale, Bhubaneswar, Visakhapatnam e Kolkata, sono considerate come casi di studio. I modelli sono costruiti prendendo diverse combinazioni di parametri di input, cioè utilizzando uno, due o tre input per ottenere i set più rilevanti. Viene presentato un confronto tra il valore previsto e quello misurato della radiazione solare globale giornaliera su una superficie orizzontale. I parametri di input del modello utilizzato in questo lavoro sono la durata del sole, la temperatura e l'umidità, mentre l'indice di chiarezza è considerato un parametro di output. I dati della radiazione solare per 1825 giorni (anno 2000-2005) nell'India orientale sono utilizzati per l'addestramento dell'ANFIS e i dati per 365 giorni sono utilizzati per il test.
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