Afficher la notice abrégée
dc.contributor.author |
Belaid, Sabrina |
|
dc.contributor.author |
Mellit, Adel |
|
dc.date.accessioned |
2020-11-09T13:24:01Z |
|
dc.date.available |
2020-11-09T13:24:01Z |
|
dc.date.issued |
2017-03-01 |
|
dc.identifier.uri |
http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/3345 |
|
dc.description.abstract |
Dans cette thèse, deux différentes approches sont utilisées pour la prédiction de
l’irradiation solaire globale (ISG) dans un site caractérisé par un climat aride
(Ghardaïa) et favorable aux installations solaires.
La première approche consiste à développer des modèles prédictifs de l’ISGJ
(irradiation solaire globale journalière) et de l’ISGM (irradiation solaire globale
moyenne journalière mensuelle) à un pas d’avance (Jour et mois respectivement) via
une technique d’apprentissage statistique nouvellement appliquée dans le domaine de
la météorologie qui est la technique SVM (Support Vector Machine). |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.title |
Contribution à la prédiction de l'irradiation solaire en milieu saharien: application au site de GHARDAÏA. |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
Fichier(s) constituant ce document
Ce document figure dans la(les) collection(s) suivante(s)
Afficher la notice abrégée