Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 15
 İndirme 1
SOLAR RADIATION FORECAST by USING MACHINE LEARNING METHOD for GAZIANTEP PROVINCE
2022
Dergi:  
Journal of Scientific Reports-A
Yazar:  
Özet:

Renewable energy sources have become a popular topic all over the world in terms of cost, efficiency and environmental pollution. Solar energy is the most significant of the renewable energy sources. Solar energy, which was used only as heat and light energy in the past, is widely used in electrical energy production with the advancement of today's technology. Traditionally used photovoltaic cells are semiconductor materials that are produced in various chemical structures and convert the energy they receive from sunlight directly into electrical energy. The research and development of photovoltaic cells is moving forward at an accelerating pace. With this development process and relying on the today's technology, it is aimed to increase the efficiency of photovoltaic cells and to produce more electrical energy as a result of various trials. By analysing the energy production of photovoltaic cells, efficiency-enhancing situations are examined according to solar radiation values. In this study, a model was constructed using the regression approach, which is a method of machine learning. This model has been developed using the MATLAB program of the meteorological data of 2021 from Gaziantep. In addition, a variety of error analysis tests were utilized in order to evaluate the effectiveness of the model that was built. As a consequence, the model created using the linear regression method yields successful results in estimating solar radiation in Gaziantep province. This is demonstrated by the coefficient of determination (R2) value of 0.98, the Mean Absolute Error (MAE) value of 0.023, the Root Mean Square Error (RMSE) value of 0.028, and the Mean Square Error (MSE) value of 0.0008.

Anahtar Kelimeler:

null
2022
Yazar:  
0
2022
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Journal of Scientific Reports-A

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 764
Atıf : 1.282
2023 Impact/Etki : 0.117
Journal of Scientific Reports-A