Red neuronal artificial backpropagation versus modelos empíricos para estimación de radiación global en Sinaloa, México

Abstract

El objetivo del presente trabajo fue comparar los resultados de las estimaciones de los promedios de radiación global diaria de cuatro estaciones, ubicadas en el Distrito de Riego 075, Valle del Fuerte, Los Mochis, Sinaloa, realizadas con el modelo de red neuronal artificial (RNA) bakpropagation contra las estimaciones obtenidas por los modelos empíricos Hargreaves, Hargreaves calibrado, Angström-Prescott y Angström-Prescott calibrado. Se utilizaron los promedios de los datos por la cercanía de una estación con otra, ya que no existen diferencias significativas del clima preponderante entre estación y estación.