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Parametrización de una red neuronal para la mejora de la predicción de la irradiancia directa normal

De
150 pages

Este documento trata sobre la parametrización de una red neuronal para la mejora de un modelo de predicción meteorológica, en concreto de la variable con mayor relevancia dentro del sector industrial de la tecnología termosolar: la Irradiancia Directa Normal (DNI ). El objetivo del proyecto es disminuir el error cometido en dicha predicción. Para ello se ha efectuado una simulación de las variables meteorológicas para una región dada (Madrid) para los años 2008 y 2009. Con dichas variables se han obtenido los valores de DNI correspondientes mediante un modelo físico (MRM) implementado en Matlab. Estos valores serán utilizados en la búsqueda de la combinación de parámetros que sirva para entrenar la red neuronal más efectiva. ____________________________________________________________________________________________________________________
This document explains the process of parameterization for the improvement of a meteorological forecasting model. In particular, forecasting the Direct Normal Irradiance (DNI ). The objective of the project is to decrease the error committed. With this aim, meteorological variables have been simulated for one region (Madrid), for the years 2008 and 2009. The corresponding values of DNI have been obtained by means of a physical model (MRM) implemented in Matlab. These values will be used to look for the combination of parameters that trains the most eff ective neural network.
Ingeniería Industrial
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Universidad Carlos III de Madrid
Departamento de Ingenier a de Sistemas y
Automatica
Ingenier a Industrial
Parametrizacion de una red
neuronal para la mejora de la
prediccion de la Irradiancia
Directa Normal
Proyecto de fin de carrera
Autor: Alejandro Rodr guez Delgado
Tutor: Piotr Jurewicz Slupska
2011TITULO: Parametrizaci on de una red neuronal para la mejora de la predicci on de la
Irradiancia Directa Normal
AUTOR: Alejandro Rodr guez Delgado
DIRECTOR: Piotr Jurewicz Slupska
EL TRIBUNAL
Presidente:
Vocal:
Secretario:
Realizado el acto de defensa y lectura del Proyecto Fin de Carrera el d a de de
20 en Leganes, en la Escuela Politecnica Superior de la Universidad Carlos III deMa-
drid, acuerda otorgarle la CALIFICACION de
VOCAL
SECRETARIO PRESIDENTEAl esfuerzo realizadoAgradecimientos
En primer lugar me gustar a agradecerle la ayuda y atenci on prestada a mi tutor
de proyecto, Piotr. Su constante interes en la evoluci on de mi trabajo ha sido fuente de
motivaci on para m en toda la elaboraci on de este documento.
A Jaime, por la oportunidad de realizar este proyecto, y su ayuda permanente en el
trabajo durante el ultimo ano.~
Al equipo de Sun to Market Solutions, porque su companerismo~ y amistad han sido
fundamentales para m durante mi estancia all . Sobre todo a Hector, por su inconmen-
surable apoyo en todo momento, tanto bueno como no tanto.
A Susana, Vela, Leti, Jacobo, Deni, Reyes, Elena, Perez, Trejo y Pablo por su ayuda
y amistad en la universidad a lo largo de los anos.~
A El as, Oscar, Jorge, Mario, Cesar, Carlos, Javi y Almu por los buenos ratos pa-
sados y por aguantarme.
A toda mi familia por su apoyo ilimitado; a mis primas Blanca y Marian y mi t a
Charo por el carino~ que siempre me han mostrado.
A mi hermana Lorena por servirme de ‘chispa’ muchas veces en mi vida.
Y especialmente a mis padres por haberme brindado esta oportunidad y porque sin
ellos no habr a sido posible llegar aqu .
iiiResumen
Este documento trata sobre la parametrizacion de una red neuronal para la mejora de
un modelo de predicci on meteorol ogica, en concreto de la variable con mayor relevancia
dentro del sector industrial de la tecnolog a termosolar: la Irradiancia Directa Normal
(DNI ). El objetivo del proyecto es disminuir el error cometido en dicha predicci on. Para
ello se ha efectuado una simulaci on de las variables meteorol ogicas para una regi on dada
(Madrid) para los anos~ 2008 y 2009. Con dichas variables se han obtenido los valores
de DNI correspondientes mediante un modelo f sico ( MRM ) implementado en Matlab.
Estos valores ser an utilizados en la busqueda de la combinaci on de par ametros que sirva
para entrenar la red neuronal m as efectiva.
v

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