Prediction of Solar radiation using recurrent neural network

GUERBATI, Abdessamed; MORSLI, Abderrazak

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	http://dspace.univ-ghardaia.dz:8080/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