فایل ورد کامل ترجمه مقاله شبکه عصبی مصنوعی برای ارزیابی تأثیر سیستم های فوتوولتائیک ۴۰ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله شبکه عصبی مصنوعی برای ارزیابی تأثیر سیستم های فوتوولتائیک ۴۰ صفحه در word دارای ۴۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله شبکه عصبی مصنوعی برای ارزیابی تأثیر سیستم های فوتوولتائیک ۴۰ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله شبکه عصبی مصنوعی برای ارزیابی تأثیر سیستم های فوتوولتائیک ۴۰ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله شبکه عصبی مصنوعی برای ارزیابی تأثیر سیستم های فوتوولتائیک ۴۰ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله شبکه عصبی مصنوعی برای ارزیابی تأثیر سیستم های فوتوولتائیک ۴۰ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۱۵
تعداد صفحه ترجمه:۲۳
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۱۱

موضوع انگلیسی :An artificial neural network to assess the impact of neighbouring
photovoltaic systems in power forecasting in Utrecht, the Netherlands
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله شبکه عصبی مصنوعی برای ارزیابی تأثیر سیستم های فوتوولتائیک ۴۰ صفحه در word
چکیده انگلیسی:In order to perform predictions of a photovoltaic (PV) system power production, a neural network architecture
system using the Nonlinear Autoregressive with eXogenous inputs (NARX) model is implemented
using not only local meteorological data but also measurements of neighbouring PV systems as
inputs. Input configurations are compared to assess the effects of the different inputs. The added value of
the information of the neighbouring PV systems has demonstrated to further improve the accuracy of
predictions for both winter and summer seasons. Additionally, forecasts up to 1 month are tested and
compared with a persistence model. Normalized root mean square errors (nRMSE) ranged between 9%
and 25%, with the NARX model clearly outperforming the persistence model for forecast horizons greater
than 15 min
چکیده فارسی:برای انجام پیش بینی های تولید برق سیستم فوتوولتائیک (PV)، سیستم معماری شبکه عصبی با استفاده از رگرسیون اتوماتیک غیر خطی با مدل ورودی های برون زاد (NAR) نه تنها با استفاده از داده های تحولات جوی پیاده سازی شده است بلکه علاوه بر این مقیاس هایی از سیستم های PV مجاورت به عنوان ورودی ها پیاده سازی شده اند. پیکربندی های ورودی برای ارزیابی تأثیرات ورودی های مختلف مقایسه شده اند. مقدار افزوده اطلاعات سیستم های PV مجاورت نشان داد که دقت پیش بینی ها را هم در فصل زمستان و هم در تابستان بهبود می دهد. به علاوه، پیش بینی ها تا ۱ ماه آموزده شدند و با مدل ماندگار مقایسه شدند. خطاهای مربع میانگین ریشه نرمال شده (nRMSE) در طیف ۹% و ۲۵% درصد قرار داشت، و مدل NARX بوضوح از مدل ماندگار برای پیش بینی افق های بیشتر از ۱۵ دقیقه پیشی می گرفت.