A major factor for an efficient des

A major factor for an efficient design of solar energy systems is to provide accurate estimations of the solar radiation. Many of the existing studies are focused on the analysis of monthly or annual solar radiation. This is while less attention has been paid to the determination of daily solar radiation. Accordingly, the main goal of this paper is to develop a robust machine learning approach, based on genetic programming (GP), for the estimation of the daily solar radiation. The solar radiation is formulated in terms of daily air temperature, relative humidity, atmospheric pressure, wind speed, and earth temperature. A comprehensive database containing about 7000 records collected for about 20 years (1995–2014) in a nominal city in Iran is used to develop the GP model. The performance of the derived model is verified using different criteria. A multiple linear regression analysis is performed to benchmark the GP model with a classical technique. The influences of the input variables on the solar energy are evaluated through a sensitivity analysis. The proposed model has a very good prediction performance and significantly outperforms the traditional regression model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัจจัยสำคัญสำหรับการออกแบบที่มีประสิทธิภาพของระบบพลังงานแสงอาทิตย์จะให้ประเมินความถูกต้องของรังสีแสงอาทิตย์ ศึกษาที่มีอยู่มากมายมีความสำคัญกับการวิเคราะห์ของรังสีแสงอาทิตย์รายเดือน หรือรายปี ในขณะที่ความสนใจน้อยได้จ่ายให้ความมุ่งมั่นของรังสีแสงอาทิตย์รายวันอยู่ ตาม เป้าหมายหลักของเอกสารนี้คือการ พัฒนาเครื่องจักรแข็งแรงวิธี ยึดการเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม (GP), การเรียนรู้สำหรับการประเมินของรังสีแสงอาทิตย์ทุกวัน รังสีแสงอาทิตย์เป็นสูตรในวันอากาศอุณหภูมิ ความชื้นสัมพัทธ์ ความดันบรรยากาศ ความเร็วลม และอุณหภูมิโลก ใช้ฐานข้อมูลที่ครอบคลุมประกอบด้วยประมาณ 7000 ระเบียนเก็บประมาณ 20 ปี (1995-2014) ในเมืองระบุในอิหร่านพัฒนาแบบ GP ประสิทธิภาพของรูปแบบได้รับจะตรวจสอบโดยใช้เกณฑ์ที่แตกต่างกัน ดำเนินการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นหลายการเปรียบแบบ GP ด้วยเทคนิคคลาสสิก อิทธิพลของตัวแปรอินพุตในพลังงานแสงอาทิตย์จะถูกประเมิน โดยการวิเคราะห์ความไว รูปแบบนำเสนอมีประสิทธิภาพดีมากทำนาย และ outperforms แบบจำลองการถดถอยแบบดั้งเดิมอย่างมีนัยสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการออกแบบที่มีประสิทธิภาพของระบบพลังงานแสงอาทิตย์คือการให้ประมาณการที่ถูกต้องของรังสีดวงอาทิตย์ หลายของการศึกษาที่มีอยู่มีความสำคัญกับการวิเคราะห์ของรังสีแสงอาทิตย์รายเดือนหรือรายปี นี่คือในขณะที่ความสนใจน้อยได้รับการจ่ายเงินให้กับการตัดสินใจของรังสีดวงอาทิตย์ในชีวิตประจำวัน ดังนั้นเป้าหมายหลักของการวิจัยนี้คือการพัฒนาวิธีการเรียนรู้เครื่องที่แข็งแกร่งบนพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม (GP) สำหรับการประมาณของรังสีดวงอาทิตย์ในชีวิตประจำวัน รังสีแสงอาทิตย์เป็นสูตรในแง่ของอุณหภูมิอากาศประจำวันความชื้นสัมพัทธ์ความดันบรรยากาศความเร็วลมและอุณหภูมิโลก ฐานข้อมูลที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ 7000 ที่มีการบันทึกเก็บไว้สำหรับประมาณ 20 ปี (1995-2014) ในเมืองที่ระบุในอิหร่านจะใช้ในการพัฒนารูปแบบของ GP ประสิทธิภาพการทำงานของรูปแบบที่ได้รับการตรวจสอบโดยใช้เก​​ณฑ์ที่แตกต่างกัน หลายการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นจะดำเนินการเพื่อมาตรฐานรุ่น GP ด้วยเทคนิคคลาสสิก อิทธิพลของตัวแปรในการใช้พลังงานแสงอาทิตย์ที่ได้รับการประเมินผ่านการวิเคราะห์ความไว รูปแบบที่นำเสนอมีการคาดการณ์ผลการดำเนินงานที่ดีมากและมีประสิทธิภาพดีกว่าอย่างมีนัยสำคัญแบบการถดถอยแบบดั้งเดิม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการออกแบบที่มีประสิทธิภาพของระบบพลังงานแสงอาทิตย์ให้ถูกต้องประมาณการของรังสีแสงอาทิตย์ หลายของการศึกษาที่มีอยู่จะเน้นการวิเคราะห์รายเดือนหรือรังสีประจำปี นี้ขณะที่ความสนใจน้อยได้ถูกจ่ายให้กับค่ารังสีแสงอาทิตย์ทุกวัน ดังนั้นเป้าหมายหลักของบทความนี้คือเพื่อพัฒนาประสิทธิภาพเครื่องจักร การเรียนรู้วิธีการบนพื้นฐานของการโปรแกรมเชิงพันธุกรรม ( GP ) , สำหรับการประมาณค่ารังสีแสงอาทิตย์ทุกวัน รังสีแสงอาทิตย์เป็นสูตรในแง่ของอุณหภูมิอากาศ ทุกวัน ความชื้น ความดันบรรยากาศ ความเร็วลม และอุณหภูมิโลก ฐานข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งมีประมาณ 7000 บันทึกเก็บประมาณ 20 ปี ( พ.ศ. 2538 – 2014 ) ในเมืองในอิหร่านที่ใช้พัฒนา GP รุ่นประสิทธิภาพของแบบทดสอบที่ใช้เกณฑ์ที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์การถดถอยพหุเชิงเส้นจะถูกดำเนินการเพื่อมาตรฐานรูปแบบ GP ด้วยเทคนิคคลาสสิก อิทธิพลของตัวแปรนำเข้าที่พลังงานแสงอาทิตย์จะถูกประเมินโดยการวิเคราะห์ความไวแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพการทำนายที่ดีมากและมีมีประสิทธิภาพดีกว่าแบบจำลองสมการถดถอยแบบดั้งเดิม