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Datenmodellierung und prognose unter Verwendung künstlicher Intelligenz: DE

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Bol Das Projekt umfasst zwei Hauptbereiche: die Prognose und die Modellierung meteorologischer Daten. Die Arbeit zeigt zudem das Potenzial künstlicher Intelligenz als Entwurfswerkzeug für PV-Anwendungen auf. Aufgrund ihrer Flexibilität, ihrer Fähigkeiten zum symbolischen Schlussfolgern und ihrer Erklärungsfähigkeit werden KI-basierte Systeme weltweit in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen entwickelt und eingesetzt. Es wurden zwei Modelle unter Verwendung zweier unterschiedlicher KI-Ansätze - neuronale Netze und Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Scheme (ANFIS) - entwickelt, um Daten zur Gesamtsonneneinstrahlung allein anhand der täglichen Sonnenscheindauer vorherzusagen.

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Das Projekt umfasst zwei Hauptbereiche: die Prognose und die Modellierung meteorologischer Daten. Die Arbeit zeigt zudem das Potenzial künstlicher Intelligenz als Entwurfswerkzeug für PV-Anwendungen auf. Aufgrund ihrer Flexibilität, ihrer Fähigkeiten zum symbolischen Schlussfolgern und ihrer Erklärungsfähigkeit werden KI-basierte Systeme weltweit in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen entwickelt und eingesetzt. Es wurden zwei Modelle unter Verwendung zweier unterschiedlicher KI-Ansätze - neuronale Netze und Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Scheme (ANFIS) - entwickelt, um Daten zur Gesamtsonneneinstrahlung allein anhand der täglichen Sonnenscheindauer vorherzusagen.

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