| Título: |
Forecast of Wind Speed with a Backpropagation Artificial Neural Network in the Isthmus of Tehuantepec Region in the State of Oaxaca, Mexico |
| Autores: |
Cortés Pérez, Ernesto Nuñez Rodríguez, Airel Moreno De La Torre, Rosa Edith Lastres Danguillecourt, Orlando Dorrego Portela, José Rafael |
| Fecha: | 2012-03-27 |
| Publicador: | Acta Universitaria |
| Fuente: |
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| Tipo: |
Artículo revisado por pares Research Investigación |
| Tema: |
Forecast; wind; speed; artificial; neural; network. Forecast; wind; speed; artificial; neural; net-work. |
| Descripción: |
Este trabajo presenta los resultados preliminares de la configuración de una red neuronal artificial (ANN), de tipo alimentación hacia adelante con el método de entrenamiento de retro-propagación para pronosticar la velocidad de viento en la región del Istmo de Tehuantepec, Oaxaca, México. La base de datos utilizada abarca los años comprendidos entre Junio 2008- Noviembre 2011, y fue suministrada por una estación meteorológica ubicada en la Universidad del Istmo campus Tehuantepec. Los experimentos se realizaron utilizando las siguientes variables: velocidad del viento, presión, temperatura y fecha. Al mismo tiempo se hicieron siete pruebas combinando estas variables, comparando su error cuadrático medio (MSE) y el coeficiente de correlación r, con los datos de predicción y experimentales. En esta investigación, se propone una ANN de dos capas ocultas, para un pronóstico de 48 horas. This paper presents the preliminary results of setting up an artificial neural network (ANN) of the feed forward type with the backpropagation training method for forecast wind speed in the region in the Isthmus of Tehuantepec, Oaxaca, Mexico. The database used covers the years from June 2008 - November 2011, and was supplied by a meteorological station located at the Isthmus University campus Tehuantepec. The experiments were done using the following variables: wind speed, pressure, temperature and date. At the same time were done seven tests combining these variables, comparing their mean square error (MSE) and coefficient correlation r, with data the predicting and experimental. In this research, is proposed a ANN of two hidden layers, for a forecast of 48 hours. |
| Idioma: | Español |