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Nike Force Prezzo confrontati con i valori effettivi e

Nike Force Prezzo

Le prove sul campo effettuate per le applicazioni dell'energia solare è costosa, richiede tempo e dipende in larga misura dalle condizioni meteorologiche. Adeguato di sicurezza e protezione dagli agenti atmosferici devono essere forniti presso il sito di prova. Le misurazioni possono anche soffrire di ritardi che possono essere causati da errori di sistema e il cattivo Nike Air Force 1 Low tempo. Per superare questi problemi, la necessità di modello accurato diventa sempre più importante. Per raggiungere tale compito predittivo, una rete neurale artificiale, ANN, il modello è considerato come una tecnica conveniente superiore ai metodi statistici tradizionali. In questo lavoro, funzione di ottimizzazione Levenberg è adottato per prevedere i dati di insolazione in diverse bande spettrali di Helwan (Egitto), la stazione di monitoraggio. I valori previsti sono stati poi confrontati con i valori effettivi e presentati in termini di statistiche abituali. I risultati suggeriscono che il modello ANN predetto infrarossa, ultravioletta, e l'insolazione globale con una buona precisione di circa il 95%, 93% e 96%, rispettivamente. Inoltre, il modello ANN è stato testato per prevedere gli stessi componenti per Assuan su un periodo di 11 mesi. I valori attesi del modello ANN rispetto ai valori effettivi per Assuan hanno prodotto una precisione del 95%, 91% e 92%, rispettivamente. I dati per Assuan non sono stati inclusi come Nike Force Prezzo parte della ANN training set. Quindi, questi risultati dimostrano la capacità di generalizzazione di questo approccio rispetto dati invisibile e la sua capacità di produrre stime accurate.
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