Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/52451
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.authorHernández-Travieso, José Gustavoen_US
dc.contributor.authorRavelo-García, Antonio G.en_US
dc.contributor.authorAlonso-Hernández, Jesús B.en_US
dc.contributor.authorTravieso-González, Carlos M.en_US
dc.date.accessioned2018-11-25T20:27:17Z-
dc.date.available2018-11-25T20:27:17Z-
dc.date.issued2020en_US
dc.identifier.issn0941-0643en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/52451-
dc.description.abstractWeather conditions have a direct relationship with energy consumption, touristic activities, and farm tasks. By means of the fusion of artificial neural networks, this work presents a system with a general method that obtains an accurate temperature prediction. The objective is temperature, but the method is easily scalable to obtain any other meteorological parameter; this is one strength of the model. This research carries out a temperature prediction modeling that contributes to obtain better results with different applications as energy generation or in other different fields such as tourism or farming. The database contains data of 5 years from stations located in Gran Canaria at Gran Canaria Airport and in Tenerife at Tenerife Sur Airport. Data are collected hourly, what means more than 100,000 samples. This quantity of samples gives sturdiness to the study. With this method, our best result in terms of mean absolute error and using data from meteorological stations in Canary Islands is 0.41 °C.en_US
dc.languageengen_US
dc.relation.ispartofNeural Computing and Applicationsen_US
dc.sourceNeural Computing and Applications [ISSN 0941-0643], v. 32(20), p. 15699–15710en_US
dc.subject3308 Ingeniería y tecnología del medio ambienteen_US
dc.subject.otherTemperature predictionen_US
dc.subject.otherScore fusionen_US
dc.subject.otherArtificial neural networksen_US
dc.subject.otherModelingen_US
dc.titleNeural networks fusion for temperature forecastingen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/Articleen_US
dc.typeArticleen_US
dc.identifier.doi10.1007/s00521-018-3450-0en_US
dc.identifier.scopus85044319818-
dc.contributor.authorscopusid55734520200-
dc.contributor.authorscopusid9634135600-
dc.contributor.authorscopusid57195466969-
dc.contributor.authorscopusid57201316633-
dc.description.lastpage15710en_US
dc.identifier.issue20-
dc.description.firstpage15699en_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Artículoen_US
dc.description.observacionesPrograma Innova Canarias 2020en_US
dc.utils.revisionen_US
dc.date.coverdateMarzo 2018en_US
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-TELen_US
dc.description.sjr0,713
dc.description.jcr5,606
dc.description.sjrqQ1
dc.description.jcrqQ1
dc.description.scieSCIE
item.grantfulltextnone-
item.fulltextSin texto completo-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.orcid0000-0002-8512-965X-
crisitem.author.orcid0000-0002-7866-585X-
crisitem.author.orcid0000-0002-4621-2768-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.fullNameRavelo García, Antonio Gabriel-
crisitem.author.fullNameAlonso Hernández, Jesús Bernardino-
crisitem.author.fullNameTravieso González, Carlos Manuel-
Colección:Artículos
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