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| Registros recuperados : 4 | |
| 1. |  | BOCCO, M.; OVANDO, G.; SAYAGO, S. Development and evaluation of neural network models to estimate daily solar radiation at Córdoba, Argentina. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 41, n. 2, p. 179-184, fev. 2006 Título em português: Desenvolvimento e avaliação de modelos de redes neurais para estimação da irradiação solar diária em Córdoba, Argentina.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 3. | | RODRIGUEZ, A.; CASA DE LA, A. C.; BRESSANINI, L.; ACCIETTO, R.; OVANDO, G. Determinacion del area foliar en papa (Solanum tuberosum L., var. spunta) por medio de fotografias digitales conociendo la relacion entre el numero de pixeles e la altura adquisicion. Revista Brasileira de Agrometeorologia, Santa Maria, v.8, n.2, p.215-221, 2000.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Hortaliças. |
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| 4. | | COLLINO, D. J.; SALVAGIOTTI, F.; PERTICARI, A.; PICCINETTI, C.; OVANDO, G.; URQUIAGA, S.; RACCA, R. W. Biological nitrogen fixation in soybean in Argentina: relationships with crop, soil and meteorological factor Plant and Soil, v. 392, n. 1–2, p, 239–252, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| Registros recuperados : 4 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
29/06/2006 |
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Data da última atualização: |
24/07/2018 |
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Autoria: |
BOCCO, M.; OVANDO, G.; SAYAGO, S. |
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Afiliação: |
Mónica Bocco, Universidad Nacional de Córdoba/Facultad de Ciencias Agropecuarias; Gustavo Ovando, Universidad Nacional de Córdoba/Facultad de Ciencias Agropecuarias; Silvina Sayago, Universidad Nacional de Córdoba/Facultad de Ciencias Agropecuarias. |
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Título: |
Development and evaluation of neural network models to estimate daily solar radiation at Córdoba, Argentina. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 41, n. 2, p. 179-184, fev. 2006 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Desenvolvimento e avaliação de modelos de redes neurais para estimação da irradiação solar diária em Córdoba, Argentina. |
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Conteúdo: |
The objective of this work was to develop neural network models of backpropagation type to estimate solar radiation based on extraterrestrial radiation data, daily temperature range, precipitation, cloudiness and relative sunshine duration. Data from Córdoba, Argentina, were used for development and validation. The behaviour and adjustment between values observed and estimates obtained by neural networks for different combinations of input were assessed. These estimations showed root mean square error between 3.15 and 3.88 MJ m-2 d-1. The latter corresponds to the model that calculates radiation using only precipitation and daily temperature range. In all models, results show good adjustment to seasonal solar radiation. These results allow inferring the adequate performance and pertinence of this methodology to estimate complex phenomena, such as solar radiation. |
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Palavras-Chave: |
backpropagation neural networks; modelagem; modelling; predição; redes neurais de retropropagação. |
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Thesaurus NAL: |
prediction. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/107474/1/Development.pdf
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Marc: |
LEADER 01716naa a2200229 a 4500
001 1118193
005 2018-07-24
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100 1 $aBOCCO, M.
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520 $aThe objective of this work was to develop neural network models of backpropagation type to estimate solar radiation based on extraterrestrial radiation data, daily temperature range, precipitation, cloudiness and relative sunshine duration. Data from Córdoba, Argentina, were used for development and validation. The behaviour and adjustment between values observed and estimates obtained by neural networks for different combinations of input were assessed. These estimations showed root mean square error between 3.15 and 3.88 MJ m-2 d-1. The latter corresponds to the model that calculates radiation using only precipitation and daily temperature range. In all models, results show good adjustment to seasonal solar radiation. These results allow inferring the adequate performance and pertinence of this methodology to estimate complex phenomena, such as solar radiation.
650 $aprediction
653 $abackpropagation neural networks
653 $amodelagem
653 $amodelling
653 $apredição
653 $aredes neurais de retropropagação
700 1 $aOVANDO, G.
700 1 $aSAYAGO, S.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 41, n. 2, p. 179-184, fev. 2006
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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