Resumen

En este artículo se presenta un enfoque basado en redes neuronales artificiales (RNA) para estimar los valores medios diarios mensuales de la duración global de la insolación (DS) en Turquía. En los procesos de estimación se utilizaron tres modelos diferentes de RNA, a saber, GRNN, MLP y RBF. Se utilizaron como parámetros de entrada una variable climática (nubosidad) y dos variables geográficas (duración del día y mes) para obtener como salida la SD media mensual. Los conjuntos de datos de 34 estaciones repartidas por toda Turquía se dividieron en dos partes. La primera, que abarcaba 21 años (1980-2000), se utilizó para el entrenamiento, y la segunda, que abarcaba los últimos seis años (2001-2006), para las pruebas. Los indicadores estadísticos han mostrado que los modelos GRNN y MLP producen mejores resultados que el modelo RBF y pueden utilizarse con seguridad para la estimación de la media mensual de la desviación estándar.

• Materias:Energía solar Fotoquímica Fotocatálisis Nanoestructuras Biofotónica
• Subjects:Solar energy Photochemistry Photocatalysis Nanostructures Biophotonics
• Palabras claves:sd media mensual, valores diarios medios mensuales, red neuronal artificial, diferentes modelos ann, duración global de la insolación, grnn, turquía, años, primera parte, modelos mlp
• Keywords:monthly mean sd, monthly mean daily values, artificial neural network, different ann models, global sunshine duration, grnn, turkey, years, first part, mlp models