Predicción de radiación solar mediante deep belief network Solar Insolation Prediction through Deep Belief Network

Resumen El desarrollo continuo de las herramientas compu-tacionales ofrece la posibilidad de realizar procesos con la capacidad de llevar a cabo actividades con mayor eficiencia, exactitud y precision. Entre estas herramientas se encuentra la arquitectura neuronal, Deep Belief Network (DBN), disenada con el pro-posito de colaborar en el desarrollo de tecnicas de prediccion para hallar informacion que permita es-tudiar el comportamiento de los fenomenos natu-rales, como lo es la radiacion solar. En el presente trabajo se presentan los resultados obtenidos al ma-nejar la arquitectura DBN para prediccion de radia-cion solar, la cual se simula mediante la herramienta de programacion Visual Studio C#, indicando el nivel de profundidad que posee esta arquitectura, como afecta la cantidad de capas y de neuronas en el entrenamiento y los resultados obtenidos para po -der predecir los valores deseados en el 2014, con errores cercanos al 2 % y mayor rapidez para el en-trenamiento, respecto a errores obtenidos por meto-dos convencionales de entrenamiento neuronal, que se encuentran por el 5% y que a su vez llevan largos periodos de entrenamiento.