Rede Percepton Multicamadas (MLP) na estimativa da fração difusa da radiação global

Resumo

Este trabalho propõe a utilização da Rede Neural Percepton Multicamadas (RNA/MLP) para estimativa da fração difusa da irradiação global (Kd) na partição diária a partir de um conjunto de combinações de variáveis climatológicas, utilizadas como entrada para treinamento da rede neural. A rede (RNA/MLP) é comparada com modelo estatístico (ME) que utiliza o índice de claridade (KT) como variável. Os dados utilizados foram obtidos no período de 2000 a 2006 na Estação Meteorológica da Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista, campus Botucatu/SP. Para elaboração do modelo (ME) e treinamento da (RNA/MLP) os dados são reorganizada formando duas bases anuais e independentes para treinamento e validação para ambos os modelos e são denominadas de Ano Típico (AT) e Ano Atípico (AAT). O desempenho é avaliado pelo coeficiente de correlação (r) e o índice de precisão (RMSE). O modelo estatístico (ME) elaborado e ajustado por regressão polinomial de 4ª ordem apresentou um coeficiente de determinação (R2) de 0,92. O índice de desempenho do modelo estatísticos (ME) na validação com as duas bases (AT e AAT) foi de RMSEAT = 19,95% e RMSEAAT = 18,66% e coeficiente de correlação de rAT=0,95 e rAAT=0,95. Com a (RNA/MLP os indicadores de desempenho (RMSE) apresentaram uma redução em ambas as bases de validação em aproximadamente 15% a 20% o que mostra que a inserção de variáveis contribui nas estimativas de (Kd). O melhor resultado apresentado pela rede (MLP) é quando todas as variáveis participam do treinamento um RMSE = 15,56%. Estes indicadores mostram que tanto o modelo (ME) quanto a rede (RNA/MLP) suas correlações são similares, contudo a precisão dos valores estimados com a utilização da rede (RNA/MLP) apresentaram resultados mais significativos justificando assim a utilização da técnica como alternativa para as estimativas de (Kd) com as condições de treinamento utilizadas neste estudo.