Моделювання просторових характеристик кремнієвого сонячного елементу: підхід штучної нейронної мережі

Автори R.S. Kamath1 , R.K. Kamat2
Приналежність

1Department of Computer Studies, Chhatrapati Shahu Institute of Business Education and Research, University Road, Kolhapur 416004, India

2Department of Electronics, Shivaji University, Kolhapur 416004, India

Е-mail
Випуск Том 12, Рік 2020, Номер 3
Дати Одержано 03 лютого 2020; у відредагованій формі 15 червня 2020; опубліковано online 25 червня 2020
Посилання R.S. Kamath, R.K. Kamat, Ж. нано- електрон. фіз. 12 № 3, 03021 (2020)
DOI https://doi.org/10.21272/jnep.12(3).03021
PACS Number(s) 85.30. – z, 88.40.fc
Ключові слова Штучна нейронна мережа (2) , Кремнієвий сонячний елемент, програмування (2) , Ефективність (26) .
Анотація

У цьому дослідженні представлено моделювання штучної нейронної мережі (ANN) просторових характеристик кремнієвих сонячних елементів. Набір даних отримано з досліджень кремнієвих сонячних елементів, проведених в університеті Шиваджі, Індія. Сонячні елементи на основі кремнію надзвичайно популярні завдяки високій ефективності та більш тривалому терміну експлуатації. ANN – це математична модель на основі біологічних нейронних систем, призначених для збору взаємозв'язків даних для забезпечення більшої точності прогнозування. Представлене дослідження спрямоване на створення найкращої можливої моделі ANN шляхом налаштування таких параметрів, як алгоритм навчання, функція активації та кількість нейронів у прихованих шарах. Таким чином, створена модель ANN включає три нейрони у прихованому шарі та функцію логістичної активації для керованого навчання. У роботі також знайдено середньоквадратичну помилку (RMSE) для оцінки працездатності моделі.

Перелік посилань