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Parametrización de una red neuronal para la mejora de la predicción de la irradiancia directa normal

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Publication date
2011
Defense date
2011-10-14
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Madrid, España
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Abstract
Este documento trata sobre la parametrización de una red neuronal para la mejora de un modelo de predicción meteorológica, en concreto de la variable con mayor relevancia dentro del sector industrial de la tecnología termosolar: la Irradiancia Directa Normal (DNI ). El objetivo del proyecto es disminuir el error cometido en dicha predicción. Para ello se ha efectuado una simulación de las variables meteorológicas para una región dada (Madrid) para los años 2008 y 2009. Con dichas variables se han obtenido los valores de DNI correspondientes mediante un modelo físico (MRM) implementado en Matlab. Estos valores serán utilizados en la búsqueda de la combinación de parámetros que sirva para entrenar la red neuronal más efectiva. ____________________________________________________________________________________________________________________
This document explains the process of parameterization for the improvement of a meteorological forecasting model. In particular, forecasting the Direct Normal Irradiance (DNI ). The objective of the project is to decrease the error committed. With this aim, meteorological variables have been simulated for one region (Madrid), for the years 2008 and 2009. The corresponding values of DNI have been obtained by means of a physical model (MRM) implemented in Matlab. These values will be used to look for the combination of parameters that trains the most eff ective neural network.
Description
Keywords
Irradiancia directa normal, Meteorología, Redes neuronales, Tecnología termosolar
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