Comparação de Métodos de Estimativa da Radiação Solar Ultravioleta Horária: Modelos Empíricos, Redes Neurais Artificiais e Máquina de Vetores de Suporte
| Autor: | Érico Tadao Teramoto, Cícero Manoel dos Santos, João Francisco Escobedo, Alexandre Dal Pai, Silvia Helena Modenese Gorla da Silva |
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| Jazyk: | English<br />Portuguese |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista Brasileira de Meteorologia, Vol 35, Iss 1, Pp 35-43 (2020) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1982-4351 0102-7786 |
| DOI: | 10.1590/0102-7786351010 |
| Popis: | Resumo No presente trabalho, a comparação de três dos principais métodos de estimativa da radiação solar foi realizada: modelos empíricos, Redes Neurais Artificiais (RNA) e Máquina de Vetores de Suporte (SVM). Quatro modelos empíricos considerados clássicos foram calibrados e validados para a estimativa da radiação solar UV horária em Botucatu, Estado de São Paulo, Brasil. Mantendo os modelos empíricos como referências em relação a precisão e variáveis de entrada utilizadas, os desempenhos da RNA e da SVM foram avaliados. Por meio dos parâmetros estatísticos Erro Médio Padrão (MBE) e Erro Médio Absoluto (MAE) foi confirmada a superioridade da SVM em relação à RNA e aos modelos empíricos. Comparada à RNA, a SVM foi capaz de gerar melhores resultados utilizando um número menor de variáveis de entrada. Dentre todos os métodos de estimativa testados, a SVM utilizando o conjunto de variáveis de entrada {UV0, KT} é considerada a melhor alternativa devido ao pequeno número de variáveis de entrada utilizadas e pela relativa acurácia. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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