SVM-based model over an AR model an

SVM-based model over an AR model and a radial basis function
neural network (RBFNN) model by using data obtained from the
National Solar Radiation Database (NSRDB). The 2D transmissivity
and other meteorological variables, including sky cover, relative
humidity, and wind speed, are used as the inputs for different
models to predict the atmospheric transmissivity, which then is
converted to solar power according to the latitude of the site and
the time of the day. The composition of this paper is as follows.
Section 2 describes different SPP models. The novel 2D solar radiation
representation and data normalization are illustrated in
Section 3. Computer simulations are provided in Section 4 to
demonstrate the superiority of the SVM-based model and investigate
the factors that influence the performance of the model.
Section 5 provides concluding remarks of the paper.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบจำลองจาก SVM แบบ AR และฟังก์ชันฐานรัศมีแบบจำลองโครงข่ายประสาท (RBFNN) โดยใช้ข้อมูลที่ได้จากการฐานข้อมูลแห่งชาติอาทิตย์ (NSRDB) แสง 2Dและตัว แปรอื่น ๆ อุตุนิยมวิทยา พร้อมฝาฟ้า ญาติและความชื้น ความเร็วลม ใช้เป็นอินพุตสำหรับแตกต่างกันแบบจำลองการคาดการณ์การแสงบรรยากาศ ซึ่งเป็นแล้วแปลงเป็นพลังงานแสงอาทิตย์ตามละติจูดของไซต์ และเวลาของวัน องค์ประกอบของเอกสารนี้จะเป็นดังนี้ส่วนที่ 2 อธิบายแบบ SPP ที่แตกต่าง รังสีอาทิตย์ 2D นวนิยายแสดงและฟื้นฟูข้อมูลจะแสดงในส่วนที่ 3 แบบจำลองคอมพิวเตอร์ไว้ในหมวดที่ 4 การแสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าของรูปแบบที่ใช้ SVM และตรวจสอบปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพการทำงานของรูปแบบส่วนที่ 5 ให้สรุปเหตุของกระดาษ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รุ่น SVM-based กว่ารุ่น AR และฟังก์ชั่นพื้นฐานรัศมี
เครือข่ายประสาท (RBFNN) รุ่นโดยใช้ข้อมูลที่ได้จาก
ฐานข้อมูลระดับชาติรังสีดวงอาทิตย์ (NSRDB) ส่งผ่าน 2D
และตัวแปรอุตุนิยมวิทยาอื่น ๆ รวมทั้งปกท้องฟ้าเทียบ
ความชื้นและความเร็วลมจะถูกนำมาใช้เป็นปัจจัยการผลิตแตกต่างกันสำหรับ
รุ่นที่จะคาดการณ์การส่งผ่านชั้นบรรยากาศซึ่งจะ
แปลงพลังงานแสงอาทิตย์ตามเส้นของเว็บไซต์และ
เวลา ของวันนี้. องค์ประกอบของการวิจัยนี้จะเป็นดังนี้.
ส่วนที่ 2 อธิบายรุ่นเอสพีพีที่แตกต่างกัน นวนิยาย 2D รังสีดวงอาทิตย์
เป็นตัวแทนและฟื้นฟูข้อมูลจะถูกแสดงไว้ใน
มาตรา 3 แบบจำลองคอมพิวเตอร์จะถูกบัญญัติไว้ในมาตรา 4 ที่จะ
แสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าของรูปแบบ SVM-based และตรวจสอบ
ปัจจัยที่มีผลต่อประสิทธิภาพของรูปแบบ.
มาตรา 5 ให้พูดจบ กระดาษ.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

SVM ตามรูปแบบรูปแบบ AR และฟังก์ชันเรเดียลเบซิสโครงข่ายประสาทเทียม ( rbfnn ) รุ่น โดยใช้ข้อมูลจากฐานข้อมูลรังสีแห่งชาติ ( nsrdb ) 2D transmissivityและตัวแปรทางอุตุนิยมวิทยาอื่น ๆรวมทั้งครอบคลุมท้องฟ้า , ญาติความชื้น และความเร็วลม ใช้เป็นข้อมูลสำหรับที่แตกต่างกันแบบจำลองเพื่อทำนาย transmissivity บรรยากาศ ซึ่งเป็นแปลงพลังงานแสงอาทิตย์ตามละติจูดของเว็บไซต์และเวลาของวัน องค์ประกอบของกระดาษนี้มีดังนี้ส่วนที่ 2 อธิบายแบบที่แตกต่างกันและ . นวนิยาย 2D รังสีดวงอาทิตย์การเป็นตัวแทนและการฟื้นฟูข้อมูลที่แสดงในมาตรา ๓ คอมพิวเตอร์จำลองไว้ในมาตรา 4แสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าของ SVM และตรวจสอบรูปแบบตามปัจจัยที่มีผลต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองมาตรา 5 ให้สรุปข้อสังเกตของกระดาษ