AI Summary & Key Takeaways
AI InsightSolar radiation is the output.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Artificial neural network (ANN) method was applied for modeling and prediction of mean solar radiation in given atmospheric parameters (temperature, pressure, humidity, precipitable water and month) in Turkey (26-45ºE and 36-42ºN) during the period of 2004-2006. Levenberg-Marquardt (LM) learning algorithms and logistic sigmoid transfer function were used in the network. In order to train the network, meteorological measurements taken by the Turkish State Meteorological Service (TSMS) and Wyoming University for the period from 2004 to 2006 from five stations (Adana, Ankara, İstanbul, İzmir, Samsun) distributed in Turkey were used as training and testing data. Data from years 2004 and 2005 were used for training, while the year 2006 was used for testing and validating the model. Solar radiation is the output.
Özet
Yapay sinir ağları (YSA) yöntemi, Türkiye'de (26-45ºE ve 36-42ºN) 2004-2006 dönemlerinde atmosferik parametreler olarak verilen (sıcaklık, basınç, nem, yoğuşmaya geçebilecek su miktarı ve ay) verileri kullanarak ortalama güneş radyasyonun tahmini ve modellenmesi için uygulanmıştır. LevenbergMarquardt (LM) öğrenme algoritmaları ve logistic sigmoid transfer fonksiyonu ağ içinde kullanılmıştır. Ağı eğitmek amacıyla, Türk Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü (DMİ) ve Wyoming Üniversitesi tarafından 2004'den 2006'ye kadar Türkiye'deki beş istasyon (Adana, Ankara, İstanbul, İzmir, Samsun) için alınan meteorolojik ölçümler değerleri eğitim ve test verileri olarak kullanılmıştır. 2004- 2005 yılı verileri eğitim için, 2006 yılı verileri ise test verilerini doğrulamak için kullanılmıştır. Güneş radyasyonu elde edilmiştir.