Using Artificial Neural Networks to Predict Direct Solar Irradiation
المؤلف
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-10-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper explores the possibility of developing a prediction model using artificial neural networks (ANNs), which could be used to estimate monthly average daily direct solar radiation for locations in Uganda.
Direct solar radiation is a component of the global solar radiation and is quite significant in the performance assessment of various solar energy applications.
Results from the paper have shown good agreement between the estimated and measured values of direct solar irradiation.
A correlation coefficient of 0.998 was obtained with mean bias error of 0.005 MJ/m2 and root mean square error of 0.197 MJ/m2.
The comparison between the ANN and empirical model emphasized the superiority of the proposed ANN prediction model.
The application of the proposed ANN model can be extended to other locations with similar climate and terrain.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mubiru, James. 2011. Using Artificial Neural Networks to Predict Direct Solar Irradiation. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-449069
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mubiru, James. Using Artificial Neural Networks to Predict Direct Solar Irradiation. Advances in Artificial Neural Systems No. 2011 (2011), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-449069
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mubiru, James. Using Artificial Neural Networks to Predict Direct Solar Irradiation. Advances in Artificial Neural Systems. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-449069
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-449069
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر