DSpace Repository

Prediction of Solar radiation using recurrent neural network

Show simple item record

dc.contributor.author GUERBATI, Abdessamed
dc.contributor.author MORSLI, Abderrazak
dc.date.accessioned 2022-10-10T07:59:45Z
dc.date.available 2022-10-10T07:59:45Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/1482
dc.description.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 EN_en
dc.publisher université Ghardaia EN_en
dc.subject Recurrent Neural Networks, Solar Radiation, prediction of solar radiation, artificial neural network, Temperature. EN_en
dc.subject الشبكات العصبية المتكررة،الإشعاع الشمسي، التنبؤب الإشعاع الشمسي، الشبكة العصبية الاصطناعية، درجة الحرارة EN_en
dc.title Prediction of Solar radiation using recurrent neural network EN_en
dc.type Thesis EN_en


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account