Güneş ışınım şiddeti tahminlerinde yapay sinir ağları ve regresyon analiz yöntemleri kullanımının incelenmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2007
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Yapılan çalışmada, yapay sinir ağları ve regresyon analiz yöntemlerinin güneş ışınım şiddeti tahmini amacıyla kullanımında hangi yöntemin daha etkin olduğu araştırılmıştır. Bu amaçla, Zonguldak iline ait 1995 ile 2004 yılları arasındaki aylık ortalamalar halinde on yıllık rüzgâr hızı, hava sıcaklığı, toprak sıcaklığı, deklinasyon açısı, nem miktarı, güneş ışınımı alımının gün uzunluğuna oranı ve aylık ortalama atmosfer dışı güneş ışınım şiddeti verileri Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğünden (DMİGM) temin edilmiştir. Alınan veriler düzenlenerek regresyon analiz yöntemi ve yapay sinir ağları (YSA) yardımıyla modeller elde edilmiştir. Bu modeller kullanılarak Ocak/2005 ve Aralık/2005 arasındaki toplam güneş ışınımının aylık ortalamaları hesaplanmış ve 2005 yılında ölçülmüş olan veriler ile karşılaştırılmıştır. Ölçülen değerler ile hesaplanan değerler arasında regresyon analiz yöntemleri kullanıldığında % 1.28, yapay sinir ağları kullanımında ise % 3.25’lik bir ortalama bağıl hata olduğu belirlenmiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
Kaynak
Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
27
Sayı
2
