Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/1482
Title: Prediction of Solar radiation using recurrent neural network
Authors: GUERBATI, Abdessamed
MORSLI, Abderrazak
Keywords: Recurrent Neural Networks, Solar Radiation, prediction of solar radiation, artificial neural network, Temperature.
الشبكات العصبية المتكررة،الإشعاع الشمسي، التنبؤب الإشعاع الشمسي، الشبكة العصبية الاصطناعية، درجة الحرارة
Issue Date: 2022
Publisher: université Ghardaia
Abstract: the main objectifof this research is to present an algorithm that can be usedto predict a daily activity of solar radiation. Using a dataset that consists of temperature of air,time, humidity, wind speed, atmospheric pressure, direction of wind and solar radiation data. this is done by using Neural Network (NN) technology to effectively predict solar radiation, and this technology imparts its ability to generate effective predictions with sufficient performance accuracy...الهدف الرئيسي من هذا البحث هو تقديم خوارزمية يمكن استخدامها للتنبؤ بالنشاط اليومي للإشعاع الشمسي. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من بيانات درجة حرارة الهواء والوقت والرطوبة وسرعة الرياح والضغط الجوي واتجاه الرياح وبيانات الإشعاع الشمسي. وكل هذا يتم باستعمال تقنية الشبكة العصبية للتنبؤ بفعالية الإشعاع الشمسي،وتضفي هذه التقنية قدرتها على توليد تنبؤات فعالة بدقة أداء كافية
URI: https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/1482
Appears in Collections:Mémoires de Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
memoire master GUERBATI Abdessamad.pdf2.01 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.