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dc.contributor.advisor | Merino Coria, Gabriel Guillermo; supervisor de grado | es |
dc.contributor.author | Contreras Jeldres, Francisco José | es |
dc.date.accessioned | 2021-11-04T18:26:09Z | |
dc.date.available | 2021-11-04T18:26:09Z | |
dc.date.issued | 2008 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/8424 | |
dc.description | Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Agrícola. | es |
dc.description.abstract | En el presente estudio se probaron los sistemas ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System), para predecir la insolación diaria en Chillán, usando como variables explicativas de esta, las temperaturas máximas y mínimas del aire y la precipitación diaria, ya que estos sistemas pueden modelar fenómenos físicos no-lineales usando datos históricos. Estos sistemas fueron comparados con los modelos de Bristow & Campbell y De Jong & Stewart. Se crearon 32 modelos en total, y se seleccionaron los mejores de cada una de las tres familias de modelos (ANFIS, Bristow & Campbell y De Jong & Stewart), quedando 6 modelos para un análisis detallado, y se encontró que ellos entregan predicciones con un error medio absoluto (MAE) aproximado de 2,7-2 -1 MJ m día como promedio anual. Además, las predicciones de verano y primavera tienen un error porcentual absoluto (MAPE) cercano al 15%, mientras que para otoño e invierno éste es de un 50%, para los 6 modelos seleccionados. El modelo que presentó el mejor desempeño fue el modelo ANFIS que usa como variables explicativas la amplitud térmica del día y el día Juliano, con un radio de influencia en la agrupación de 0,75 (modelo C.6), el cual entrega predicciones con un MAE de 2,6 -2 -1 MJ m día como promedio anual. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad de Concepción. | es |
dc.rights | Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional) | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es | |
dc.source.uri | https://go.openathens.net/redirector/udec.cl?url=http://tesisencap.udec.cl/chillan/agricola/contreras_j_f/index.html | |
dc.subject | Lógica difusa | es |
dc.subject | Conjuntos difusos | es |
dc.subject | Redes neurales (ciencia de la computación). | es |
dc.title | Evaluación de modelos para estimar insolación diaria en función de temperaturas máxima, mínima y precipitación del día. | es |
dc.type | Tesis | es |
dc.description.facultad | Facultad de Ingeniería Agrícola | es |
dc.description.campus | Chillán. | es |