Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositoriousco.co/jspui/handle/123456789/6261
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorMEJIA RINCON, JUAN SEBASTIAN-
dc.date.accessioned2026-02-03T15:23:52Z-
dc.date.available2026-02-03T15:23:52Z-
dc.date.issued2019-11-06-
dc.identifier.urihttps://repositoriousco.co/jspui/handle/123456789/6261-
dc.description.abstractMuchas de las actividades del ser humano están condicionadas a los cambios de las variables meteorológicas y sus efectos. La radiación solar es la mayor fuente de energía para los seres vivos, por eso se puede afirmar que la estimación de esta es bastante pertinente y más si se tiene en cuenta que su medición es complicada y costosa debido a que la energía solar no es planificable por el comportamiento estocástico de las condiciones climatológicas, además porque los equipos para su medición no se pueden adquirir fácilmente por precio y disponibilidad. Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de predicción de radiación solar usando técnicas basadas en Inteligencia Artificial: Redes Neuronales Artificiales (RNA) y Lógica Difusa, con el fin de alcanzar una mayor precisión de predicción de la radiación solar a la presentada por los modelos estadísticos y físicos comúnmente usados.es
dc.language.isoeses
dc.publisherUNIVERSIDAD SURCOLOMBIANAes
dc.relation.ispartofseriesTH IE;0357-
dc.subjectVariables meteorológicases
dc.subjectRadiación solares
dc.subjectPredicciónes
dc.subjectEnergíaes
dc.subjectRedes Neuronales Artificialeses
dc.subjectLógica Difusaes
dc.subjectInteligencia Artificiales
dc.titleMODELO DE PREDICCIÓN DE RADIACIÓN SOLAR USANDO TÉCNICAS INTELIGENTESes
dc.typeThesises
Aparece en los programas: Ingeniería Electrónica

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TH IE 0357.pdf5.95 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems del repositorio están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.