| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | J8LNKAN8RW/39RQECH |
| Repositório | dpi.inpe.br/plutao/2011/06.11.03.34 |
| Última Atualização | 2011:11.07.12.32.39 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/plutao/2011/06.11.03.34.50 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.01.19 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE--PRE/ |
| DOI | 10.1590/S1806-11172011000100009 |
| ISSN | 1806-1117 |
| Rótulo | lattes: 9012359647335296 2 FiorinMartSchuPere:2011:ApReNe |
| Chave de Citação | FiorinMartSchuPere:2011:FoSoEn |
| Título | Forecast of solar energy resource by using neural network methods / Aplicações de redes neurais e previsões de disponibilidade de recursos energéticos solares  |
| Ano | 2011 |
| Data de Acesso | 23 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE PN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 1722 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Fiorin, Daniel V. 2 Martins, Fernando Ramos 3 Schuch, Nelson J. 4 Pereira, Enio B. |
| Grupo | 1 CRS-CCR-INPE-MCT-BR 2 CST-CST-INPE-MCT-BR 3 CRS-CCR-INPE-MCT-BR 4 CST-CST-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 2 fernando.martins@cptec.inpe.br |
| Endereço de e-Mail | fernando.martins@cptec.inpe.br |
| Revista | Revista Brasileira de Ensino de Física |
| Volume | 33 |
| Número | 1 |
| Páginas | 1-20 |
| Nota Secundária | C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B4_BIOTECNOLOGIA B4_ECONOMIA B2_EDUCAÇÃO B5_ENGENHARIAS_II B5_ENGENHARIAS_IV B1_ENSINO_DE_CIÊNCIAS_E_MATEMATICA C_FILOSOFIA_/_TEOLOGIA:subcomissão_FILOSOFIA B2_GEOCIÊNCIAS B1_INTERDISCIPLINAR C_QUÍMICA B5_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS |
| Histórico (UTC) | 2011-06-11 17:43:45 :: lattes -> marciana :: 2011 2012-02-24 02:24:37 :: marciana -> administrator :: 2011 2018-06-05 00:01:19 :: administrator -> ana.silveira :: 2011 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | Redes Neurais Radiação solar Energia Solar Modelagem numérica modelos de mesoescala |
| Resumo | This work aims at discussing the artificial neural networks (ANN) and some applications in renewable energy assessment. First, the paper describes the statistical relevance of this tool in different areas of knowledge and the main ANN concepts and configurations. Finally, the paper presents and discusses the use of ANN for the solar energy assessment in Brazil by using data collected in SONDA sites operated by the Center for Earth System Science of the Brazilian Institute for Space Research. The results show that ANN can provide reliable estimates with better performance than other statistical tools. Este trabalho tem como objetivo discutir de forma sucinta a ferramenta matemática conhecida como redes neurais artificiais e algumas aplicações na área de energias renováveis. Inicialmente, o trabalho descreve a relevância desta ferramenta estatística nas diversas áreas do conhecimento e, posteriormente, conceitua e descreve as principais configurações possíveis de uma rede neural artificial. Por fim, o trabalho demonstra a aplicação da ferramenta para o levantamento de disponibilidade de recursos de energia solar no Brasil a partir de dados de superfície coletados em estações da rede SONDA operada pelo Centro de Ciência do Sistema Terrestre do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Os resultados obtidos até o momento mostram que as redes neurais podem fornecer estimativas com a confiabilidade necessária para avaliação da disponibilidade de energia solar e com melhor desempenho que outras técnicas estatísticas utilizadas na literatura. |
| Área | CST |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CRCRS > Forecast of solar... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Forecast of solar... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://plutao.sid.inpe.br/ibi/J8LNKAN8RW/39RQECH |
| URL dos dados zipados | http://plutao.sid.inpe.br/zip/J8LNKAN8RW/39RQECH |
| Idioma | pt |
| Grupo de Usuários | administrator lattes marciana |
| Visibilidade | shown |
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
| Permissão de Leitura | allow from all |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EUFCFP 8JMKD3MGPCW/3F3T29H |
| URL (dados não confiáveis) | http://www.sbfisica.org.br/rbef/pdf/331309.pdf |
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO. |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Notas | Setores de Atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico, Eletricidade, gás e outras utilidades, Educação. |
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype typeofwork |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | ana.silveira |
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