I n d on e s i an   Jo u r n al   o f  El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   20 ,   N o .   1 ,  O c t o be r   20 20 ,   pp .   31~ 38   IS S N :   25 02 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 20 .i 1 . pp31 - 38             31       Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   S e n si t i v i t y   a n a l y si s b a sed   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k   a p p r o a c h   f o r   g l o b a l   s o l a r   r a d i a t i o n   p r e d i c t i o n   i n   In d i a       R .   M e e n al 1 ,  A .   I m m an u e l   S e l v a k u m ar 2 ,  P r aw i n   A n ge l   M i c h ae l 3 ,  E k am b ar am   R aj as e k ar an 4   1, 2 , 3 D e pa r t m e n t   o f   E l e c t r i c a l   a nd   E l e c t r o ni c s   E ng i ne e r i ng ,   K a r uny a   I ns t i t u t e   o f   T e c hno l o gy   a nd  S c i e nc e s ,   I ndi a   2 D e pa r t m e n t   o f   C he m i s t r y ,   V S B   E ng i ne e r i ng   C o l l e g e ,   I ndi a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d   J a n   6 ,   20 20   R e v i s e d  M a y   8 ,   202 0   A c c e pt e d  M a r   22 ,   202 0       T he   o bj e c t i v e   o f   t hi s   p a pe r   i s   t o   bui l d  a n   a r t i f i c i a l   ne u r a l   n e t w o r k   m o de l   t o   pr e d i c t   g l o ba l   s o l a r   r a di a t i o n   ( G S R )   w i t h  i m p r o v e d  a c c ur a c y   us i ng   l e s s   num be r   o f   be s t   i npu t   pa r a m e t e r s   s e l e c t e d   us i ng   s e ns i t i v i t y   a na l y s i s .   I n  t h i s   w o r k,   t he   i npu t   pa r a m e t e r s   us e d  f o r   t r a i n i ng   t he   a r t i f i c i a l   ne u r a l   ne t w o r k   ( A N N )   m o de l s   a r e   br i g ht   s uns hi n e   d ur a t i o n,   m a x i m um   a nd  m i ni m um   t e m pe r a t u r e ,   da y   l e ng t h,   m o nt hs ,   e x t r a   t e r r e s t r i a l   r a di a t i o n  ( H 0 ) ,   r e l a t i v e   hum i d i t y   a nd  g e og r a phi c a l   p a r a m e t e r s   o f   t he   l o c a t i o ns   na m e l y   t he   l a t i t ud e   a nd  l o ng i t ud e .   S e n s i t i v i t y   a na l y s i s   i s   us e d  t o   d i s c o v e r   ho w   t he   o ut p ut   da t a   a r e   i nf l u e nc e d  by   t he   c ha ng e a b i l i t y   o f   t he   i npu t   d a t a .   T hr e e   A N N   m o de l s   n a m e l y   T - A N N ,   S - A N N   a nd  T S - A N N   a r e   pr o po s e d  w i t h  m o s t   s ui t a bl e   i npu t   pa r a m e t e r s   s e l e c t e d  u s i ng   s e ns i t i v i t y   a na l y s i s .   T h e   pr i nc i p l e   o f   t hi s   f e a t u r e   s e l e c t i o n  us i ng   s e ns i t i v i t y   a na l y s i s   i s   t o   i m pr o v e   t he   pr e d i c t i o n  a c c ur a c y   of   s o l a r   r a d i a t i o n  m o de l s   w i t h  l e s s   num be r   o f   i nput s .   T he   p r o po s e d  A N N   m o de l   i s   a l s o   t e s t e d  un de r   no i s y   da t a   a nd   p r o v e d  t ha t   A N N   i s   a bl e   t o   pe r f o r m   r e a s o na bl y   go o d  i n  G S R   p r e d i c t i o n  o n  p r a c t i c a l   a pp l i c a t i o ns   w he r e   t he   d a t a   i s   a f f e c t e d  by   no i s e   c a us e d  by   e r r o r s   o n  m e a s ur i ng ,   f a u l t   o f   da t a   a c qui s i t i o n  s y s t e m ,   r e c o r di ng   p r o bl e m s ,   a n d  s o   o n.   Ke y w or d s :   ANN   P r e di c t i o n   S e n s i t i v i t y   a na l y s i s   S o l a r  r a d i a t i o n   C opy r i gh t   ©   2020   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e d  E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   M e e n a l   R. ,   D e pa rt m e n t   o f   E l e c t ri c a l   a nd  E l e c t r o ni c s   E n g i n e e ri n g,   K a r u n y a   In s t i t ut e   o f   T e c hn o l o g y   a nd  S c i e n c e s ,   Co i m b a t o r e ,   In d i a .   E m a i l :   m e e na s e ka r 5 @ gm a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N     T h i s   w o r k  p r e s e n t s   t h e   a ppl i c a t i o n   of  a rt i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k  ( A N N )  f o r   t h e   p r e di c t i o n   o f   gl o b a l   s o l a r   ra di a t i o n   w i t h o ut   a n y   s i gni f i c a n t   e rr o r s .   S i n c e   t h e   n e t w o r k  o f   r a di a t i o n   m e a s u r i n g   s t a t i o n  i s   v e r y   l i m i t e d   due   t o   c os t l y   m e a s uri n g  i n s t rum e n t ,   p r e di c t i o n   o f   G S R   i s   ve r y   i m po r t a nt   i n  c o un t r y   l i ke   I n di a .   S e v e r a l   s o l a r  ra di a t i o n   m o de l s   na m e l y   c l e a r   s ky ,   m a t h e m a t i c a l ,   f uz z y ,   a rt i f i c i a l   i n t e l l i ge n c e   a n d  v a ri o us   h y b r i d  ra d i a t i o n  m o de l s   a r e   a v a i l a b l e   i n   t h e   l i t e ra t u r e   f o r   t h e   p r e di c t i o n   o f   G S R   [1 - 4].   G S R   c a n   b e   pr e di c t e d  us i n g  us ua l l y   a v a i l a b l e   m e t e o r o l o gi c a l   pa ra m e t e r s   l i ke   t e m pe ra t u r e ,   s u ns h i n e   du r a t i o n ,   r e l a t i v e   h u m i di t y ,   w i n d   s pe e d,   a t m o s ph e ri c   p r e s s ur e   a n d  s o   o n   a s   i n pu t   p a r a m e t e r s .   T h i s   G S R   pr e di c t i o n  c a n   b e   do n e   w i t h   t h e   h e l p  o f   A N N   a pp r o a c h   w i t h o ut   us i n g  ra di a t i o n   m e a s u r i n g   i n s t rum e n t   s uc h  a s py r a n o m e t e r .   A r t i f i c i a l   Ne u r a l   n e t w o r ks   ha v e   b e e n   s uc c e s s f ul l y   a ppl i e d  t o   v a r i o us   a ppl i c a t i o n s   s uc h   a s   fo r e c a s t i n g ,   o pt i m i z a t i o n ,   m a c hi n e   di a g n o s t i c s ,   pr o c e s s   m o de l l i n g   a n d   c o n t r o l ,   i n t e l l i ge n t   s e a r c hi n g ,   v o i c e   r e c o gn i t i o n,   f r a ud   de t e c t i o n   a n d  s o   o n   [5 ,   6] .   T h e   o p t i m u m   t u ni ng   p a ra m e t e rs   o f   A A 20 24 - T 35 1  a l l o y   i s   de t e rm i ne d  u s i ng  t he   A N N   c o m p u t i ng  a na l y s i s   [7] .   S.   K a r upi a h   [8]  p r e s e n t e d  a n   ANN  a pp r o a c h   f o r   pr e di c t i n g  ov e r c urr e nt   r e l a y   m i s c oo r di na t i o n   t i m e   w i t h     t h e   h e l p  o f   M A T L A B   s of t w a r e .   Y a da v   a n d  C h a nde l   [9]   o ff e r e d  a   c o m pl e t e   r e v i e w   of   A N N   t e c hn i que s   b a s e d   s o l a r   ra di a t i o n   p r e di c t i o n .  V a ri o us   A N N   m o de l s   [10 - 15 ]  ha v e   be e n   de ve l o pe d  fo r   t h e   p r e di c t i o n   of  da i l y   a n d   m o n t hl y   gl ob a l   s o l a r  r a d i a t i o n .   A N N   [ 16 - 19]   i s   t h e   m o s t   c om m o n l y   us e d  t e c h n i que   f o r   t h e   p r e di c t i o n   o f   G S R  a n d   r e c e nt l y   m a c h i ne   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s   l i k e   s u p p o rt   v e c t o r   m a c h i ne   [ 2 0 ]   i s   u s e d   f o r   s o l a r   r a d i a t i o n   p re d i c t i o n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   20 ,   N o .   1 ,  O c t o b e r   20 20  :     31   -   38   32   Ide n t i f i c a t i o n   o f   t h e   b e s t   s ui t a b l e   i nput   v a ri a b l e s   i s   t h e   m a i n   r e s e a r c h   a r e a   i n  s o l a r   r a di a t i o n   pr e di c t i o n .   T h e   a u t h o r s   i de n t i f i e d  t h e   s e l e c t i o n   of   t h e   m o s t   s ui t a b l e   m e t e o r o l o gi c a l   a nd  ge o gr a p hi c a l   i nput   pa r a m e t e r s   t o   s o l a r  r a d i a t i o n   m o de l s   a s   a   m a j o r   r e s e a r c h  ga p  w hi c h  r e qui r e s   t o   b e   a ddr e s s e d.   T h i s   p a pe r   pr e s e nt s   t h e   s e l e c t i o n   of   m o s t   s ui t a b l e   i n p ut   p a r a m e t e r s   f o r   t h e   e s t i m a t i o n   o f   s o l a r   r a d i a t i o n   us i n g  s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s   of   A N N   a ppr o a c h.   T h e   m a i n   go a l   i s   t o   r e duc e   t h e   n u m b e r   o f   i n put   pa ra m e t e r s   a nd   t o   i m p r o ve     t h e   a c c ura c y   of   t h e   A N N   m o de l s   w i t h  l e s s   e rr o r   us i n g   s e n s i v i t y   a na l y s i s .   S e n s i t i v i t y   a na l y s i s   h a s   b e e n   us e d  i n  v a r i o us   a pp l i c a t i o n s   l i ke   p r e di c t i o n,   o pt i m i z a t i o n   a nd  s o   o n   [21 - 25 ].   M o ha m m a d  H a s a n   S h o j a e e f a r d  a pp l i e d  s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s   a ppr o a c h   i n  F r i c t i o n   S t i r   L a p  J o i n i n g   o f   A l um i n um   t o   B ra s s   [26 ] .   A n   A N N   a pp r o a c h   a n d   s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s   i s   us e d  i n   p r e di c t i ng  s ke l e t a l   m us c l e   f o r c e s   by   M i l o s l a v V i l i m e k  [2 7 ] .   I n   t hi s   pa pe r   t hr e e   A N N   m o de l s   a r e   de v e l o pe d  w i t h   b e s t   i n p ut   pa ra m e t e r s   s e l e c t e d  us i n g   s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s .   T h i s   pa pe r   i s   o r g a n i z e d  a s   f o l l ow s ;   S e c t i o n   2  c o n t a i n s   t he   da t a   s e t   us e d  f o r   t ra i n i n g   t h e   s o l a r  ra d i a t i o n   m o de l s .   S e c t i o n   3  p r e s e nt s   a   b ri e f   r e v i e w   of   t h e   A N N   n e t w o r k  us e d  i n   t h i s   w o r k.   S e c t i o n   4  p r e s e nt s   t h e   s e n s i t i v i t y   a na l y s i s   m e t h o do l o g y   us e d  t o   c o n duc t   t h i s   s t udy .   A l s o ,   t h e   e xpe r i m e n t a l   r e s ul t s   a r e   p r e s e n t e d  a n d  di s c us s e d.   F i na l l y ,   t h e   c o n c l us i o n  o f   t hi s   s t u dy   i s   gi v e n   i n  S e c t i o n   5.       2.   D A TA   S ET   G l o b a l   s o l a r   r a di a t i o n   i s   pr e di c t e d  us i n g  s o l a r   ra d i a t i o n   m o de l s   de ve l o pe d   us i n g  a rt i f i c i a l   i n t e l l i ge n c e   b a s e d  a ppr o a c h.   S e l e c t i o n   o f   m o s t   s ui t a b l e   i n put   pa r a m e t e r   i s   t h e   m o s t   i m po r t a n t   r e s e a r c h   a r e a   i n  s o l a r   ra d i a t i o n   p r e di c t i o n   T a b l e   1  s h o w s   t h e   i nput   pa ra m e t e r s   u t i l i z e d   f o r   t ra i ni n g   t h e   ra d i a t i o n  m o de l s .     T h e   i n put   p a r a m e t e r s   a r e   m a xi m u m   t e m pe r a t u r e   ( T m ax ),   m i n i m u m   t e m pe r a t u r e   ( T m i n ),   b r i g ht   s un s hi n e   dura t i o n   (S ) ,   l e n g t h   o f   t h e   d a y   ( S 0 ),   m o n t h s ,   e xt ra   t e rr e s t ri a l   r a d i a t i o n  ( H 0 ) ,   R e l a t i v e   h um i di t y   (RH )  a n d  l a t i t u de   a n d  l o n g i t u de .   D a y   l e n gt h   a n d  H 0   a r e   c a l c ul a t e d  pa ra m e t e r s   [1].   T h e   m e a s u r e d  da t a   f o r   t hi s   s t udy a r e   m o n t hl y   a v e r a ge   m a xi m u m   a n d  m i n i m um   t e m pe ra t u r e ,   b ri g ht   s u n s hi n e   du ra t i o n a nd  d a i l y   G S R   i n  M J / m 2 / da y   fo r   v a r i o us   l o c a t i o n s   of   In di a   w e r e   c o l l e c t e d  f r o m   In di a   M e t e o r o l o gi c a l   D e pa r t m e n t ,   P u n e .   F i gu r e   1  s h o w s   t h e   m e a s u r e d  m o nt h l y   a v e r a ge   b r i g ht   s u n s hi n e   h o ur s   f o r   I n d i a n   c i t i e s   N a g pu r ,   B h ub a n e s w a r   a n d   N e w   D e l h i   f r o m   IM D ,   P u n e .   H o ur l y   gl o b a l   s o l a r   ra d i a t i o n  da t a   i n  M J / m 2 / da y   i s   c o l l e c t e d  fo r   15  I ndi a n   l o c a t i o n s .     D a i l y   a v e r a ge   a n d  m o n t hl y   a ve r a ge   G S R   da t a   i s   c a l c ul a t e d  f r o m   h o u r l y   da t a   s e t .   T a b l e   2  s h o w s   t h e   m e a s u r e d  m o n t hl y   a ve r a ge   G S R   i n  M J / m 2 / d a y   fo r   t h e   s e l e c t e d  e i ght   I n di a n   c i t i e s   na m e l y   B h ub a n e s w a r,   C h e nn a i ,   H y de r a b a d,   M a n g a l o r e ,   N a gpu r   P a t n a ,   N e w   D e l h i   a n d  T r i v a n d r u m .   M o nt h l y   a ve r a ge   da t a   a v a i l a b l e   fo r   fe w   In d i a n   l o c a t i o n s   i s   u t i l i z e d   t o   t r a i n   t h e   s o l a r   r a d i a t i o n   m o de l s   t o   pr e di c t   t h e   G S R   f o r   o t h e r   I n d i a n   l o c a t i o n s   w h e r e   t h e   G S R   da t a   i s   una v a i l a b l e .   M e a s ur e d  m o n t hl y   a ve ra ge   G S R ,   m e a s ur e d  m o n t hl y   a v e r a ge   T m ax   a n d  T m i n   fo r   t h e   s e l e c t e d  t hr e e   I ndi a n   l o c a t i o n s   a r e   a l s o   s h o w n   i n  F i gu r e   1 .   T h e   e n t i r e   da t a s e t   i s   d i v i de d  i n t o   t w o   s e c t i o n s   na m e l y   t h e   t ra i ni n g  s e t   (I n s t a l l a t i o n  s ub - da t a   s e t )  a n d   t e s t i n g  s e t   (V a l i d a t i o n   s ub - da t a   s e t ).   T h e   da t a   s e t   i s   pr o c e s s e d  f ur t h e r   by   ut i l i z i n g  s o l a r   r a d i a t i o n   m o de l s   w i t h  t he   he l p   o f   a rt i f i c i a l   i n t e l l i g e nc e   a p p ro a c h.   M A T L A B   R 2 0 1 0 a   s o f t w a re   i s   a p p l i e d   f o r  d e v e l o p i ng   t h e   c o m put e r   c o d e s   fo r   s o l a r   r a d i a t i o n   p r e di c t i o n   m o de l s .   T ra i ni n g  da t a   s e t   i s   a ppl i e d  fo r   t ra i ni n g  t h e   s o l a r   ra di a t i o n  m o de l s ;   f urt h e r  t h e t e s t i n g   da t a s e t   i s   us e d  f o r   v a l i d a t i n g  t h e   s o l a r  r a di a t i o n   m o de l s .       T a b l e   1 .   I nput   a nd  o ut pu t   p a ra m e t e r s   S.   No   In p u t   a n d   O u t p u r  p a ra m e t e r s     M e a s u r e d   I n p u t   P a ra m e t e r   1   M a x i m u m   T e m p e ra t u re   ºC ( T m a x )   2   M i n i m u m   T e m p e ra t u r e   ºC ( T m i n )   3   S - Bri g h t   s u n s h i n e   h o u r   4   RH - P e r c e n t a g e   R e l a t i v e   h u m i d i t y     Ca l c u l a t e d   i n p u t   p a ra m e t e r s   5   H 0 - E x t ra t e rr e s t ri a l   ra d i a t i o n   i n   M J / m 2 / d a y   6   S0 - D a y   l e n g t h     G e o g ra p h i c a l   i n p u t   p a ra m e t e r s   7   M o n t h   8   L a t i t u d e   º (N )   9   L o n g i t u d e   º (E )     O u t p u t   p a ra m e t e r   10   G l o b a l   S o l a r   Ra d i a t i o n     i n   M J / m 2 / d a y               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       Se ns i t i v i t y   anal y s i s   bas e d   ar t i f i c i al   ne ur a l   ne t w or k   appr oa c h   f or   gl ob al   s ol ar   r adi a t i o n  …  ( Me e na l   R . )   33   T a b l e   2 .   M e a s u r e d  m o nt h l y   a v e r a ge   G S R   i n  M J / m 2 / da y   fo r   I n d i a n  c i t i e s   c o l l e c t e d  f r o m   IM D ,   P u n e   M o n t h s   L o c a t i o n / D a t a   S e t   D u ra t i o n   P a t n a   N e w   D e l h i   N a g p u r   H y d e ra b a d   Ch e n n a i   Bh u b a n e s w a r   M a n g a l o re   T ri v a n d ru m   2000 - 2 0 0 8   2003 - 2 0 1 2   2004 - 2 0 1 0   2000 - 2 0 0 8   2003 - 2 0 1 2   2003 - 2 0 0 8   2004 - 2 0 0 8   2005 - 2 0 1 2   J a n u a ry   1 1 . 8 2   1 1 . 4 0   1 5 . 3 6   1 8 . 6 5   1 7 . 0 2   1 4 . 8 0   1 7 . 6 2   1 7 . 7 3   F e b ru a ry   1 5 . 1 8   1 4 . 6 4   1 8 . 6 2   2 0 . 7 0   2 0 . 8 9   1 6 . 7 4   2 0 . 2 0   1 9 . 6 3   M a rc h   1 8 . 6 0   1 8 . 1 8   2 0 . 9 7   2 2 . 8 7   2 2 . 4 6   2 0 . 1 0   1 9 . 9 5   1 9 . 3 0   A p ri l   2 0 . 4 6   2 1 . 2 5   2 3 . 3 7   2 3 . 9 0   2 2 . 5 5   2 3 . 1 8   2 1 . 3 5   1 8 . 3 9   M a y   2 0 . 5 8   2 0 . 9 1   2 3 . 6 0   2 3 . 9 7   2 1 . 7 1   2 2 . 4 4   1 8 . 8 3   1 7 . 3 6   J u n e   1 7 . 2 7   2 0 . 0 1   1 8 . 6 7   1 8 . 9 1   2 0 . 0 0   1 6 . 5 4   1 7 . 5 0   1 6 . 6 2   J u l y   1 4 . 2 4   1 7 . 0 7   1 3 . 8 1   1 7 . 1 1   1 8 . 5 1   1 5 . 3 1   1 3 . 1 2   1 6 . 2 0   A u g u s t   1 6 . 1 7   1 5 . 9 0   1 4 . 3 7   1 6 . 6 6   1 8 . 8 5   1 5 . 1 7   1 4 . 4 1   1 7 . 5 2   S e p t e m b e r   1 4 . 7 0   1 5 . 5 1   1 7 . 5 5   1 7 . 6 4   1 8 . 6 1   1 4 . 5 0   1 7 . 3 9   1 7 . 8 4   O c t o b e r   1 4 . 6 8   1 5 . 3 2   1 8 . 2 3   1 7 . 8 9   1 6 . 5 1   1 7 . 5 1   1 8 . 1 8   1 6 . 2 1   N o v e m b e r   1 2 . 8 6   1 2 . 4 4   1 5 . 9 5   1 9 . 3 4   1 4 . 3 4   1 5 . 6 9   1 8 . 0 9   1 4 . 5 2   D e c e m b e r   1 1 . 6 4   1 0 . 6 0   1 4 . 8 6   1 8 . 0 0   1 3 . 3 2   1 3 . 4 1   1 7 . 6 5   1 5 . 7 3         (a )     (b )         (c )     (d)     F i gu r e   1 .   M e a s u r e d  i n pu t   pa ra m e t e r s   f o r   I ndi a n   c i t i e s   p r o v i de d  by   IM D ,   P u n e ,    (a )  m e a s u r e d  b r i g ht   s u n s hi n e   ho u ,   (b )  m e a s u r e d   G S R   i n  M J / m 2 / da y ,    (c )  m e a s u r e d  m a xi m um   t e m pe ra t u r e ,   (d )   m e a s u r e d  m i ni m um   t e m pe r a t u r e       3.   M ET H O D O L O G Y   T hr e e   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k  (A N N )  m o de l s   a r e   de v e l o p e d  t o   e s t i m a t e   t h e   m o nt h l y   a v e r a ge   da i l y   G S R   v a l ue s   i n   di f f e r e n t   l o c a t i o n s   o f   Indi a .   S e n s i t i v i t y   a na l y s i s   a pp r o a c h   i s   ut i l i z e d  t o   b ui l dt h e   A N N   m o de l s   t o   s e l e c t   t h e   b e s t   i nput   p a r a m e t e r s .   T h e   a i m   o f   t h e   s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s   i s   t o   d e c r e a s e   t h e   n um b e r   o f   i n pu t s   r e qui r e d   f o r   t h e   p r e di c t i o n   of   G S R   v a l ue s   w i t h o ut   ra i s i ng  t h e   n e t w o r k  e rr o r.   A N N   m o de l s   pr o v i de   a   be t t e r   s o l ut i o n   w i t o ut r e qu i r i ng  t h e   k n o w   l e dge   of   m a t h e m a t i c a l   c a l c ul a t i o n s   a m o ng  t h e   pa ra m e t e r s .   T h e   de s i g n,   t r a i ni n g  p a r a m e t e r s ,   a r c h i t e c t ur e ,   a nd  s e n s i t i v i t y   a n d  pe r f o r m a n c e   a n a l y s i s   of   t h e   pr o po s e d  A N N   m o d e l s   i s   di s c us s e d  h e r e   i n  de t a i l .   T hr o ug h   t h e   p r o po s e d  m e t h o do l o g y ,   t h e   pr e di c t i o n   a c c ura c y   i s   i m p r o v e d  w i t h   l e s s   nu m b e r  o f   i np u t s .   T he   p ro p o s e d   A N N   m o de l s   f o r  G S R   p re d i c t i o n  i s   d e v e l o p e d   us i ng   t he   L a v e nb e rg - M a rq u a rd t   b a c k   p ro p a g a t i o n  a l g o r i t hm   ( L M   a l g o ri t h m ) .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   20 ,   N o .   1 ,  O c t o b e r   20 20  :     31   -   38   34   3. 1 .   G l o b al   s o l ar   r ad i at i o n   p r e d i c ti o n   u s i n g  ar t i fi c i a l   n e u r al   n e tw o r k     A N N   t e c hn i que s   ha v e   be e n   a ppl i e d  f o r   a   w i de   ra n ge   o f   a ppl i c a t i o n s   s uc h   a s   p r e d i c t i o n,   i m a ge   pr o c e s s i n g,   p a t t e rn   r e c o gn i t i o n,   o pt i m i z a t i o n ,   f o r e c a s t i n g  a nd  s i m ul a t i o n   a n d  s o   o n .   V a r i o us   r e s e a r c h e r s   ha v e   pr e di c t e d  G S R   by   us i n g  A N N   m o de l s   w i t ha pp r o p r i a t e   m e t e o r o l o gi c a l   da t a   a s   i n pu t   p a r a m e t e r s   [11] .  A r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r ks   r e pl i c a t e   t h e   b i o l o gi c a l   n e u r a l   n e t w o r ks .   A   s i m p l e   m o de l   o f   a n  a rt i f i c i a l   n e u r o n  i s   s h o w n   i n  F i gu r e   2.   T h e   n e u r o n   i s   t h e   b a s i c   e l e m e nt   o f   a n   A N N .   T h e   i n p ut s   t o   t h e   A N N   a r e                         a n d   t h e   w e i gh t s   l i nke d   t o   t h e   i nput   a r e                         .   T h e   s u m   f u n c t i o n  i s   u s e d  t o   pr o c e s s   t h e   c a pt u r e d  i n pu t   i n f o r m a t i o n .   T h e   n e w   s i gn a l   de v e l o pe d   by   t h e   n e u r o n   i s   s e t   b y   t h e   a c t i v a t i o n  f un c t i o n .   T h e r e f o r e ,   t h e   n e ur o n s   a r e   b a s e d  o n   u n c o m pl i c a t e d   m a t h e m a t i c a l   f un c t i o n  w h i c h   i s   gi v e n   by   t h e   f o l l ow i n g  e qu a t i o n .           [ ∑                 ]   (1)     w h e r e       t h e   i th   i n put   o f   ANN ,        r e pr e s e nt s   t h e   w e i gh t   a n d      r e p r e s e n t s   t h e   a c t i v a t i o n   f u n c t i o n .   T h e   m ul t i pl e   i n pu t   s i n gl e   o ut put   A N N   i s   gi v e n  by   t h e   f o l l o w i n g   e qua t i o n:                     [ ∑                     ∑                   ]   (2)     In   t h i s   s t udy ,   t a n s i g  a c t i v a t i o n   f u n c t i o n   i s   a pp l i e d  f o r   hi d de n   l a y e r   a n d  l i n e a r   f u n c t i o n   in   o ut put   l a y e r .   In   t hi s   s t udy ,   t hr e e   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k  (A N N )  m o de l s   a r e   de v e l o p e d  us i n g  t h e   s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s   t e c h n i q u e .   T he s e   t h r e e   A N N   m o d e l s   a r e   u t i l i z e d   t o   e s t i m a t e   t he   m o n t h l y   a v e r a g e   d a i l y   s o l a r   r a d i a t i o n   v a l u e s   i n   I n d i a .           F i gu r e   2 .   M o de l   o f   a n   a r t i f i c i a l   n e u r o n       4.   S EN S I TI V I TY   A N A L Y S I S   A  s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s   i s   a   t e c hn i q ue   w h i c h   i s   us e d  t o   s t ud y   t h e   b e h a v i o r   o f   a   m o d e l .   T h i s   t e c hni que   i s   us e d  t o  a s s e s s   t h e   i m po rt a n c e   o f  e a c h   i n pu t   v a ri a b l e s   o n   t he   v a l ue s   of  t h e   o ut put   pa ra m e t e r   o f  t h e   ra di a t i o n  m o de l .   In   a   m o r e   ge n e ra l   s e n s e ,   t h e   s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s   de t e r m i n e s   h o w   di ffe r e nt   v a l ue s   o f  t h e   i nput   pa r a m e t e r s   a f fe c t   t h e   t h e   o ut put   v a ri a b l e .   W i t h   t h i s   t e c hn i q u e ,   i t   i s   f e a s i b l e   t o   d e t e r m i n e   w h i c h   i nput v a r i a b l e s   sh o ul d  b e   c o n s i de r e d  a s   t h e   m o s t   i m po r t a n t   a n d   l e a s t   i m p o r t a nt   o n e s   f o r   t h e   p r e di c t i o n   o f   s o l a r   ra d i a t i o n.     I n  t h i s   s t u dy ,   a   c o rre l a t i o n  a n a l y s i s   i s   c a rri e d   o u t   t o   d e t e rm i ne   t he   m o s t   i nf l u e nc i ng   i np u t   v a ri a b l e s .   T a b l e   3   s h ow s   t h e   ra n k i n g  o f   i n p ut   p a r a m e t e r s   b a s e d  o n   t h e   v a l ue   o f   c o r r e l a t i o n   c o e ff i c i e n t .   T h e   p r e d i c t i o n  r e s ul t s   w i l l   b e   b e t t e r   i f   t h e   v a l ue   o f   R   i s   h i g h  w h i c h   i s   n e a r e r   t o   o n e .   It   i s   o b s e r v e d  t ha t   r e l a t i v e   hum i di t y   s c o r e d   t h e   l e a s t   R   v a l ue   of   0. 44;   m a x i m um   t e m pe r a t u r e   go t   t h e   h i g h e s t   v a l u e   of   0. 8  f o l l ow e d  by   b r i g h t   s u n s hi n e   d u ra t i o n.     T h e   c a l c ul a t e d   c o r r e l a t i o n  c o e ff i c i e n t   v a l ue s   ra n ge s   b e t w e e n   0. 4 4   a nd  0 . 80 .          Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       Se ns i t i v i t y   anal y s i s   bas e d   ar t i f i c i al   ne ur a l   ne t w or k   appr oa c h   f or   gl ob al   s ol ar   r adi a t i o n  …  ( Me e na l   R . )   35   T a b l e   3 .   R a n k i n g   o f   i n pu t   pa ra m e t e r s   b a s e d  o n  t h e   v a l ue   o f   c o r r e l a t i o n  c o e ff i c i e n t   (R )   S.   No   In p u t   p a ra m e t e r s   Co rr e l a t i o n   C o e ff i c i e n t - (R )   Ra n k   1   Re l a t i v e   h u m i d i t y   ( RH )   0 . 4 4   6   2   M i n i m u m   t e m p e ra t u r e   ( T m i n )   0 . 5 4   5   3   L e n g t h   o f  t h e   d a y   0. 60   4   4   H 0   0 . 6 3   3   5   Bri g h t   s u n s h i n e   d u ra t i o n   0 . 6 8   2   6   M a x i m u m   t e m p e ra t u re   ( T   max )   0 . 8 0   1       4 . 1 .     ANN  m o d e l s   T h re e   a rt i f i c i a l   ne u ra l   ne t w o rk   ( A N N )   m o d e l s   na m e l y   S - A N N ,   T - A N N   a nd   ST - A N N N   a re   de v e l o pe d   us i n g  s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s   t e c hn i q ue .   T h e   S - A N N   m o de l   h a s   b r i g h t   s u n s h i n e   h o ur   ( S )  a nd  l e n g t h   o f   t h e   da y   ( S 0 )  a s   i t s   i n p ut .   A s   t h e   m e t e o r o l o gi c a l   pa ra m e t e r   b r i g ht   s u n s hi n e   h o ur   i s   n o t   a v a i l a b l e   i n   a l l   t h e   m e a s u ri n g   s t a t i o n s   o f   In di a ,   t h e   t e m pe ra t u r e - b a s e d  A N N   m o de l   n a m e l y   T - ANN   i s   b ui l d  w i t h   t h e   h e l p  o f   m a xi m u m   a nd  m i ni m u m   t e m pe ra t u r e   a s   i t s   i n pu t   v a ri a b l e s .   T h e   l a s t   m o de l   S T - A N N   i s   de v e l o p e d  us i n g  m a x i m um   a n d   m i ni m u m   t e m pe r a t u r e ,   b ri g h t   s u n s h i n e   h o ur   v a l ue s ,   da y   l e n g t h   a r e   us e d  a s   i n pu t s   pa r a m e t e r s .   F o r   a l l     t h e   a bo ve   m e n t i o n e d  t hr e e   A N N   m o d e l s ,   l a t i t ude ,   l o n gi t ude   a n d  m o nt h   o f  t h e   s e l e c t e d   In di a n   c i t i e s   a r e   us e d   a s   c o m m o n   i n put   p a ra m e t e r s   a n d  t h e   o ut put   i s   t h e   m o n t hl y   a v e r a ge   da i l y   G S R   da t a .   F i gu r e   3  s h o w s     t h e   a r c h i t e c t u r e   o f   t h e   S T - A N N   m o de l .   L a v e n b e r g - M a r qu a rdt   b a c k  pr o pa g a t i o n   a l go r i t h m   (L M   a l go r i t hm )  i s   a ppl i e d   t o   e s t i m a t e   t h e   s o l a r   ra di a t i o n  i n  s e l e c t e d  I n di a n   l o c a t i o n s ,   T h e   m a i n  a i m   o f   t h e   s e n s i t i v i t y   a na l y s i s   t e c h ni que   i s   t o   de c r e a s e   t h e   n u m b e r   o f   i nput s   v a r i a b l e s   r e qui r e d  fo r  e s t i m a t i o n   of  s o l a r  r a d i a t i o n   w i t h o ut   r a i s i n g   t h e   e rr o r   o f   t h e   n e t w o r k .   T o   a c c o m pl i s h   t h i s ,   A N N   m o de l   i s   de v e l o pe d   by   di ff e r e n t   c o m b i na t i o n   o f   i n pu t s   a n d  t h e n  t ra i n e d   r e s pe c t i v e l y .   N e xt ,   t h e   a c c o m pl i s h e d   pe r f o r m a n c e   i s   r e po r t e d.   T a b l e   4  p r e s e n t s   t h e   r e s ul t s   o f  t ra i ni n g  e rr o r   na m e l y   R M S E   fo r   s i n gl e   i nput   pa r a m e t e r   a n d  c o m b i na t i o n   o f   t w o  i n pu t s .   T h e   de v e l o pe d  A N N   m o de l   w i t h   l e a s t   R M S E   h a s   t h e   t h e   m a j o r i t y   i n f l ue n c e   o n   t h e   gl o b a l   s o l a r   r a d i a t i o n.   F r o m   T a b l e   4,   i t   i s   fo un d  t h a t   m o de l   w i t h   t h e   c o m b i n a t i o n   o f  b r i g h t   s un s hi n e   dura t i o n   a n d  d a y   l e n gt h   i nput s   pe r f o r m s   e xc e l l e n t   i n   t h e   e s t i m a t i o n   o f  s o l a r   ra di a t i o n   w i t h   l e a s t   e rr o r  fo l l ow e d  by   t h e   m o de l   us i n g  m a x i m u m   a n d  m i ni m um   t e m p e r a t u r e   a s   i n pu t s .   T hus ,   f o r   ra di a t i o n   p r e di c t i o n   t h e   f i r s t   t w o   m o d e l s   w i t h   l e s s   R M S E   v a l ue   i s   s e l e c t e d.   Be s t   pe r f o r m i ng  m o de l s   a r e   a v a i l a b l e   i n   T a b l e   5.     F ro m   T a b l e   5 ,   i t   i s   v e ri f i e d   t ha t   t he   i nc l u s i o n  o f   t he   ge o g ra p hi c a l   p a ra m e t e rs   re s u l t s   i n  m i ni m i z i ng   t he   re g re s s i o n   e rro r  o f   t he   A N N   m o de l s .   I n  a d d i t i o n,   t he   m o d e l   w i t h  t he   c o m b i na t i o n  o f   t e m p e ra t u re   a nd   s u n s hi n e   i nput s   g i v e s   e xc e l l e n t   p r e d i c t i o n  r e s ul t s .           F i gu r e   3 .   A r c h i t e c t ur e   o f   t h e   ST - ANN   m o de l         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   20 ,   N o .   1 ,  O c t o b e r   20 20  :     31   -   38   36   T a b l e   4 .   S e n s i t i v i t y   r e gr e s s i o n  e rr o r   f o r   s i n gl e   i n pu t   a n d   t w o   i n put s   S .   N o   In p u t   p a ra m e t e r s   RM S E   In p u t   p a ra m e t e r s   RM S E     S i n g l e   In p u t   T ra i n   T e s t   T w o   i n p u t s   T ra i n   T e s t   1   M a x i m u m   t e m p e ra t u re   T max   1 . 7 9   2 . 2 9   S,   S 0   0 . 9 4   1 . 7 7   2   M o n t h   N u m b e r   2 . 0 0   2 . 1 2   T m a x , T m i n   1 . 2 3   1 . 5 0   3   Bri g h t   s u n s h i n e   h o u r   2 . 1 0   2 . 6 0   S,   H 0   1 . 3 4   2 . 4 6   4   H 0   2 . 2 3   2 . 6 9   T m a x ,   RH   1 . 5 4   1 . 9 6   5   D a y   l e n g t h   2 . 3 9   2 . 8 9   T m a x ,   H 0   1 . 6 9   1 . 9 0   6   M i n i m u m   t e m p e ra t u r e   T m i n   3 . 8 9   3 . 5 6   T m i n ,   RH   2 . 0 3   2 . 5 6   7   RH   2 . 6 9   3 . 0 1   T m i n , H 0   2 . 2 9   2 . 9 0       T a b l e   5 .   S e n s i t i v i t y   r e gr e s s i o n  e rr o r   f o r   t h e   p r o po s e d  ANN  m o de l s   P ro p o s e d   A N N   M o d e l     In p u t   P a ra m e t e r s   RM S E       T ra i n   T e s t   S - A N N   S , S 0   0 . 2 6   0 . 7 5   T - A N N   T max , T m i n   0 . 7 3   0 . 9 6   ST - A N N   S,   S 0 ,   T max   ,T m i n   0 . 2 3   0 . 5 3       4. 2 .   S e n s i ti v i ty   an al ys i s   u n d e r   n o i s e   In   t h e   f o l l ow i n g  a na l y s i s ,   a   s i m ul a t e d  s m a l l   r a n do m   e rr o r   ha s   b e e n   i n t r o duc e d  i n   i n pu t   v a ri a b l e s   t o  s e e   t h e   i n f l ue n c e   o n   de s i r e d  o ut pu t .   T h e   s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s   i s   pe r f o r m e d  o n   t e m pe ra t u r e   b a s e d  A N N   m o de l     (T - A N N ).   I n   T - A N N   m o de l ,   5  i n put s   a r e   us e d  na m e l y ,   m ont h ,   l a t i t u de   l o n gi t ude ,   m a xi m u m   a n d  m i ni m u m   t e m pe ra t u r e .   I n   t h i s   a na l y s i s ,   t h e   ge o gr a p hi c a l   pa ra m e t e r s   a r e   ke pt   f i xe d.   A   s m a l l   ra n do m   e rr o r   ha s   b e e n   i n t r o duc e d  i n   i n pu t   v a ri a b l e s   na m e l y   m a xi m u m   a n d  m i ni m u m   t e m pe r a t u r e   t o   s e e   t h e   i n f l ue n c e   o n   t h e   o ut pu t  ra di a t i o n.   T h e   f o l l ow i n g   t hr e e   c a s e s   i s   c o n s i de r e d  t o   de m o n s t ra t e   t h e   s t a b i l i t y   of   t h e   A N N :   Ca s e   a )   5%  o f   e rr o r  a dde d   t o   s i n g l e   i nput   a nd  t w o   i n pu t s   Ca s e   b )   10%  o f   e rr o r  a d de d  t o   s i ngl e   i n put   a n d  t w o   i n p ut s   Ca s e   c )   20%  o f   e rr o r  a d de d  t o   s i ngl e   i n put   a n d  t w o   i n p ut s   In   a l l   t h e   t hr e e   c a s e s   s h ow n   i n   T a b l e   6,   R   v a l ue   i s   a bov e   0 . 94  i n   t ra i ni n g  r e s ul t s .   If   s m a l l   r a ndo m   e rr o r   i s   i nt r o duc e d  i n   a n y   o n e   o f   t h e   i n pu t s ,   t h e r e   i s   n o   m uc h   i n f l ue n c e   o n   t h e   o ut put .   T h e   p r e di c t i o n   r e s ul t s   a r e   go o d.   A N N   i s   a b l e   t o   pe r fo r m   w e l l   up  t o   10%  o f   e r r o r   i nt r o duc e d  i n   t h e   i n pu t   pa ra m e t e r s .   F r o m   T a b l e   6,   i t   i s   o b s e r v e d  t h a t   u nde r   n o i s e   c o n di t i o n   a l s o ,   a l l   t h e   s t a t i s t i c a l   i n d i c a t o r s   na m e l y   M B E   a nd  R M S E   a r e   w i t h i n  t h e   a c c e pt a b l e   r a n ge .   A s   t h e   n o i s e   l e v e l   i s   i n c r e a s i n g   t o   20 %  t h e r e   i s   a   s m a l l   de g ra da t i o n   i n  A N N   pe r f o r m a n c e   w h i c h  i s   s h o w n   i n   T a b l e   7.   It   i s   f o un d   t ha t   a s   t h e   e rr o r   i nt r o duc e d  i n   t h e   i n pu t   i n c r e a s e s ,   t h e   R M S E   v a l ue   i s   a l s o  i n c r e a s i ng.   F r o m   T a b l e   8,   i t   i s   f o un d  t ha t   t h e   s e l e c t e d   A N N   m o de l   w i t h   t h e   b e s t   i nput   v a r i a b l e s   i de n t i f i e d  us i n g  s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s   pe r f o r m s   b e t t e r   t h a n  t h e   o t h e r  A N N   m o de l s   w i t h   l e s s   R M S E   v a l ue   a n d   R   v a l ue   c l o s e r   t o   o n e .   A s   c o n c l us i o n ,   A N N   c a n   pe r f o r m   r e a s o na b l y   go o d  i n   G S R   pr e di c t i o n   o n   p ra c t i c a l   a p pl i c a t i o n s   w h e r e   t h e   da t a   i s   a f f e c t e d  by   n o i s e   c a us e d  by   e rr o r s   o n   m e a s uri n g ,   f a ul t   o f   da t a   a c qui s i t i o n   s y s t e m ,   r e c o r di ng  pr o b l e m s ,   a n d   s o   o n .       T a b l e   6 .   S e n s i t i v i t y   r e gr e s s i o n  e rr o r   w i t h  s i ngl e   i nput   u nde r  n o i s e   %     E rr o r       T ra i n i n g       T e s t i n g         RM S E   R   M BE   RM S E   R   M BE   Ca s e   a )   5 %   o f  e rr o r  a d d e d   t o   T max   0 . 6 1 3 3   0 . 9 8 2 6   0 . 2 2 2 9   0 . 8 6 3 9   0 . 9 7 3 8     0 . 5 6 3 2     5 %   o f  e rr o r  a d d e d   t o   T m i n   0 . 4 5 9 7   0 . 9 8 7 2   0 . 0 5 4 0   0 . 8 2 0 7   0 . 9 8 2 4   - 0 . 6 1 3 9   Ca s e   b )   1 0 %   o f  e r ro r   a d d e d   t o   T max   0 . 9 3 6 9   0 . 9 4 4 2   0 . 0 9 7 1   1 . 5 0 1 4   0 . 8 8 7 7   - 0 . 0 5 8 2     1 0 %   o f  e r ro r   a d d e d     t o   T m i n   0 . 7 8 0 8   0 . 9 6 5 0   0 . 2 5 1 8   1 . 7 6 4 6   0 . 8 2 4 3   - 0 . 1 8 6 1   Ca s e   c )   2 0 %   o f  e r ro r   a d d e d     t o   T max   0 . 8 2 1 3   0 . 9 7 3 8   - 0 . 4 7 8 9   1 . 8 3 2 5   0 . 7 9 6 0   - 0 . 1 2 9 3     2 0 %   o f  e r ro r   a d d e d     t o   T m i n   0 . 8 2 1 9   0 . 9 6 4 4   0 . 3 8 0 3   2 . 0 9 7 1   0 . 8 1 9 5     0 . 7 0 7 3       T a b l e   7 .   S e n s i t i v i t y   r e gr e s s i o n  e rr o r   w i t h  t w o   i n put s   u n de r  no i s e   %   E rro r   T ra i n i n g   T e s t i n g   RM S E   R   M BE   RM S E   R   M BE   Ca s e   a )   5 %   o f  e rr o r  a d d e d   t o   T max   a n d T m i n   0 . 7 4 2 9   0 . 9 7 3 8   0 . 3 4 7 0   0 . 9 0 5 5   0 . 9 4 8 1   0 . 0 5 6 7   Ca s e   b )   1 0 %   o f  e r ro r   a d d e d   t o   T max   a n d   T m i n   1 . 3 3 2 3   0 . 9 4 5 9   - 0 . 5 9 1 5   2 . 0 8 7 0   0 . 7 8 6 4   - 0 . 9 8 9 4   Ca s e   b )   2 0 %   o f  e r ro r   a d d e d   t o   T max   a n d   T m i n   0 . 6 2 6 1   0 . 9 7 5 5   - 0 . 0 9 0 5   2 . 3 9 9 7   0 . 5 6 4 0   - 0 . 5 0 9 0       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       Se ns i t i v i t y   anal y s i s   bas e d   ar t i f i c i al   ne ur a l   ne t w or k   appr oa c h   f or   gl ob al   s ol ar   r adi a t i o n  …  ( Me e na l   R . )   37   T a b l e   8   . Co m p a r i s i o n   o f   p r o po s e d  A N N   m o de l   w i t h   o t h e r   A N N   m o de l s   S . N o   A u t h o r / R e fe rr e n c e   RM S E   R   1   H a t i c e   Ci t a k o g l u   [1 4 ]   1 . 5 2 3 0   0 . 9 4 0 0   2   P re m a l a t h a   [1 3 ]   1 . 0 4 1 6   0 . 9 5 4 5   3   K u m a r  N .  [1 6 ]   1 . 5 8 9 9   -   4   M u b i ru   [1 2 ]   0 . 3 8 5 0   0 . 9 7 4 0   5   Cu rre n t   s t u d y   0 . 2 2 9 0   0 . 9 9 6 8       5.   C O N C LU S I O N   T hr e e   c a t e go r i e s   of   A N N   m o de l s   a r e   de ve l o pe d   t o  pr e di c t   t h e   gl o b a l   s o l a r   ra di a t i o n.   T h e   be s t   m o de l s   na m e l y   T - A N N ,   S - A N N   a n d   S T - A N N   a r e   p r o po s e d  b a s e d  o n   s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s .   T h e   s t a b i l i t y   of    t h e   m o de l   i s   c h e c ke d  by   c o n duc t i n g  s e n s i t i v i t y   a na l y s i s   un d e r   n o i s e   c o n di t i o n  by   i n t r o duc i n g   s o m e   e rr o r  i n  t h e   i nput s   gi v e n   t o   t h e   A N N   m o de l s .   F r o m   t h e   r e s ul t s   r e po rt e d  i n   t h i s   w o r k,   i t   i s   c o n c l ude d  t ha t   c o rr e l a t i o n  c oe ff i c i e n t   a nd  p r e di c t i o n   a c c ura c y   of   t h e   A N N   m o de l s   b ui l d  i n   t h i s   w o r k  w i t h   m o s t   s ui t a b l e   i n put   v a ri a b l e s   a r e   be t t e r   t ha n   t h e   o t h e r   A N N   m o de l s   a v a i l a b l e   i n   t h e   l i t e ra t u r e   (R = 0. 99 ).   T h e   e ff e c t i v e n e s s   of   t h e   A N N   m o de l s   de v e l o pe d  i n   t hi s   w o r k  w i t h   b e s t   i n pu t   v a ri a b l e s   ha s   b e e n   v e r i f i e d  by   c o n duc t i ng  c o m pa ra t i v e   s t ud y   w i t h   o t h e r   A N N   m o de l s .   It   ha s   b e e n   o b s e r v e d  t ha t   t h e   s e l e c t e d  A N N   m o de l s   ha v e   pe r f o r m e d  s upe ri o r   o v e r     t h e   o t h e r   m o n t hl y   A N N   m o de l s .   T h e r e f o r e   i t   i s   obv i ous l y   v e r i f i e d  t ha t   t h e   i nput   v a r i a b l e s   n a m e l y     t h e   m a xi m um   t e m pe ra t u r e   a n d  b ri g ht   s u n s h i n e   du r a t i o n  i de n t i f i e d  us i ng  s e n s i t i v i t y   a n a l y s i s   pl a y s   a n   i m po rt a nt   r o l e   i n   o b t a i n i ng  t h e   s upe ri o r   p r e di c t i o n   a c c u r a c y .   In   a ddi t i o n,   A N N   i s   a b l e   t o   pe r fo r m   r e a s o n a b l y   go o d  i n   G S R   pr e di c t i o n  o n   p ra c t i c a l   a pp l i c a t i o n s   w h e r e   t he   da t a   i s   a f f e c t e d  by   n o i s e   c a us e d   by   e r r o r s   o n  m e a s u r i n g ,   f a ul t   o f   da t a   a c qu i s i t i o n  s y s t e m ,   r e c o r di ng  p r o b l e m s ,   a n d   s o   o n .       A C K N O WL ED G E M EN TS   In d i a   M e t e o r o l o gi c a l   D e pa rt m e n t   i s   a c k n o w l e dge d  fo r   t h e   da t a   s ppo r t .       R EF ER EN C ES   [ 1]   H .   R i c h  I nm a n,   e t   a l . ,   “ R e v i e w   S o l a r   f o r e c a s t i ng   m e t ho ds   f o r   r e n e w a bl e   e ne r gy   i nt e g r a t i o n, ”   P r ogr e s s   i n  E ne r g y   and  C om bus t i on   Sc i e nc e ,  v o l .   39 ,   no .   6,   pp .   535 - 57 6,   20 13 .   [ 2]   R .   M e e na l ,   e t   a l . ,   “ S o l a r   M a pp i ng   o f   I ndi a   us i ng   S uppo r t   V e c t o r   M a c hi ne , ”   J o ur na l   of   P hy s i c s :   C on f e r e nc e   Se r i e s ,  v o l .   1142   p .   01 20 10 ,   2018 .   [ 3]   R.   M e e na l   a nd  I m m a nue l   S e l v a kum a r   A . ,   " A s s e s s m e n t   o f   s o l a r   E ne r g y   P o t e nt i a l   o f   S m a r t   C i t i e s   o f   T a m i l   N a du   us i ng   M a c h i ne   L e a r n i ng   w i t h   B i g   da t a ,"   A d v an c e s   i n  B i g   D a t a   and   C l oud   C om p ut i ng ,   v o l .   75 0,   pp .   27 - 36 ,   2018 .   [ 4]   R .   M e e na l ,   e t   a l . ,   “ R e v i e w   o n  m a t he m a t i c a l   m o de l s   f o r   t he   pr e di c t i o n  o f   g l o ba l   s o l a r   r a di a t i o n, ”   I ndone s i an  J o ur n al   of   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i ng   and   C om p ut e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S) ,   v o l .   15 ,   no .   1,   pp .   54 - 59 ,   2019 .   [ 5]   A hm a d  F a t e h   M o ha m a d  N o r   a nd  M a r i z a n   S u l a i m a n ,   “ V o l t a g e   i ns t a b i l i t y   a na l y s i s   ba s e d  o n  m o da l   a na l y s i s   t e c hni que   a nd  a r t i f i c i a l   ne u r a l   ne t w o r k , ”   I n done s i an  J our n al   o f   E l e c t r i c al   E n gi ne e r i n g  and  C om p ut e r   S c i e nc e   ( I J E E C S) ,   v o l .   13 ,   no .   3,   pp .   127 4 - 1279 ,   201 9.   [ 6]   L e e   Y e e   A nn,   e t   a l . ,   “ F P G A - ba s e d   a r c h i t e c t ur e   o f   hy br i d  m ul t i l a y e r e d  pe r c e pt r o n  ne u r a l   ne t w o r k , ”   I ndon e s i an   J our nal   o f   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i ng   and   C om p ut e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S) ,   v o l .   14 ,   no .   2,   pp .   94 9 - 956,   2 019 .   [ 7]   W a qa s   S a l e e m ,   e t   a l . ,   “ C o m put a t i o na l   A na l y s i s   a nd  A r t i f i c i a l   N e ur a l   N e t w o r k  O pt i m i z a t i o n  o f   D r y   T ur ni ng   P a r a m e t e r s - A A 2024 - T 351, ”   A pp l i e s   S c i e nc e s ,  v o l .   7,   no .   6 ,  pp.   1 - 2 1,   201 7.   [ 8]   S .   K a r u pi a h,   e t   a l . ,   “ P r e di c t i o n  o f   o v e r c ur r e nt   R e l a y   m i s c oo r di na t i o n  t i m e   u s i ng   a r t i f i c i a l   n e ur a l   ne t w o r k , ”   I ndo ne s i an   J our nal   o f   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i ng   and   C om p ut e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S) ,   v o l .   14 ,   n o .   1,   pp .   319 - 32 6,   20 19 .   [ 9]   Y a da v   A .  K .,   a nd  C ha nde l   S .  S . ,   “ S o l a r   r a di a t i o n  pr e di c t i o n  us i ng   a r t i f i c i a l   n e ur a l   ne t w o r k  t e c hni qu e s :   a   r e v i e w , ”   R e ne w abl e   and   Sus t a i n a bl e   E ne r gy   R e v i e w s ,   v o l .   33,   p p.   77 2 - 7 81,   2014 .   [ 10]   M .   B e ng ha n e m ,   e t   a l . ,   “ A N N - ba s e d  m o de l l i ng   a nd   e s t i m a t i o n  o f   da i l y   g l o ba l   s o l a r   r a di a t i o n  da t a :   A   c a s e   s t udy , ”   E ne r gy   C onv e r s i on   a nd  M anage m e nt ,   v o l .   50,   no .   7 ,   pp.   1 644 - 165 5 ,   2009 .   [ 11]   E m a nue l   F e d e r i c o   A l s i n a ,   e t   a l . ,   “ A r t i f i c i a l   n e u r a l   ne t w o r k  o pt i m i z a t i o n  f o r   m o nt hl y   a v e r a g e   da i l y   g l o ba l   s o l a r   r a d i a t i o n  pr e di c t i o n, ”   E ne r g y   C onv e r s i on   a nd  M a nage m e nt ,   v o l .   12 0,   pp .   320 - 329 ,   201 6.   [ 12]   M ub i r u,   J .   a nd   B a nd a   E .  J .  K .  B . ,   “ E s t i m a t i o n  o f   m o nt hl y   a v e r a g e   da i l y   g l o ba l   s o l a r   i r r a d i a t i o n  us i ng   a r t i f i c i a l   ne ur a l   n e t w o r ks , ”   S ol a r   E ne r gy ,   v o l .   82 ,   no .   2,   pp .   181 - 18 7,   20 08 .   [ 13]   P r e m a l a t ha   N e e l a m e g a m   a nd  V a l a n   A r a s u   A m i r t ha m ,   “ P r e di c t i o n  o f   s o l a r   r a di a t i o n  f o r   s o l a r   s y s t e m s   by   us i ng   A N N   m o de l s   w i t h  d i f f e r e n t   ba c k  p r o pa g a t i o n  a l g o r i t hm s , ”  J ou r na l   of   A pp l i e d  r e s e ar c h  and  T e c hno l ogy ,   v o l .   14 ,   no .   3 ,   pp.   2 06 - 214 ,   2016 .   [ 14]   H a t i c e   C i t a ko g l u,   “ C o m pa r i s o n  o f   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e nc e   t e c hni que s   v i a   e m pi r i c a l   e qua t i o ns   f o r   pr e di c t i o n  o f   s o l a r   r a d i a t i o n, ”   C om pu t e r s   and   E l e c t r o ni c s   i n  A g r i c u l t u r e ,   v o l .   11 5,   pp .   28 - 37,   20 15.   [ 15]   J i a ng ,   H . ,   e t   a l . ,   “ I nt e l l i g e nt   o p t i m i z a t i o n  m o de l s   ba s e d  o n  h a r d - r i d g e   pe na l t y   a nd  R B F   f o r   f o r e c a s t i ng   g l o ba l   s o l a r   r a d i a t i o n, ”   E ne r gy   C on v e r s i on  and   M ana ge m e nt ,   v o l .   95 ,   pp .   42 - 58 ,   2015 .   [ 16]   K um a r ,   N . ,   e t   a l . ,   “ P r e d i c t i o n  o f   S o l a r   E ne r gy   B a s e d  o n  I nt e l l i g e nt   A N N   m o de l i ng , ”   I nt e r nat i o na l   J ou r na l   of   R e ne w abl e   E ne r gy   R e s e ar c h   ( I J R E R ) ,   v o l .   6,   n o.   1 ,   p p.   18 3 - 188 ,   2 0 16.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   20 ,   N o .   1 ,  O c t o b e r   20 20  :     31   -   38   38   [ 17]   J a n   K l e i s s l ,   “ S o l a r   E ne r gy   F o r e c a s t i ng   a n d  R e s o ur c e   A s s e s s m e nt , ”   E l s e v i e r ,   A c ade m i c   P r e s s ,   2 013 .   [ 18]   N .   A b.   W a ha b  e t   a l . ,   “ A r t i f i c i a l   ne u r a l   ne t w o r k - ba s e d  t e c hn i que   f o r   e ne r gy   m a na g e m e nt   pr e d i c t i o n, ”   I nd one s i a n   J our nal   o f   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i ng   and   C om p ut e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S) ,   v o l .   17 ,   n o .   1,   pp .   94 - 10 1,   20 20.   [ 19]   H a di   S uy o no ,   e t   a l . ,   “ P r e d i c t i o n  o f   S o l a r   R a d i a t i o n  I nt e n s i t y   us i ng   E x t r e m e   L e a r ni ng   M a c hi ne , ”   I ndo ne s i a n  J our nal   o f   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i ng   and   C om p ut e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S) ,   v o l .   12 ,   no .   2,   pp .   69 1 - 698,   2 018 .   [ 20]   Z uha i l a   M a t   Y a s i n ,   e t   a l . ,   “ P r e d i c t i o n  o f   s o l a r   i r r a di a nc e   us i ng   g r e y   w o l f   O pt i m i z e r - L e a s t - S q ua r e   s up po r t   v e c t o r   m a c h i n e , ”   I n d o n e s i a n   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e   ( I J E E C S ) ,   v o l .   1 7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 - 1 7 ,   2 0 2 0 .   [ 21]   G e bda ng   B .   R ub e n,   e t   a l . ,   “ A ppl i c a t i o n  a n d  S e ns i t i v i t y   A na l y s i s   o f   A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k  f o r   P r e di c t i o n  o f   C he m i c a l   O xy g e n  D e m a nd, ”   W at e r   R e s our c e s   M an age m e nt ,   v o l .   3 2,   no .   1,   pp .   273 - 28 3,   20 18.   [ 22]   V a hi d   N o ur a n i   a n d  M i n a   S a y y a h   F a r d,   “ S e ns i t i v i t y   a na l y s i s   o f   t he   a r t i f i c i a l   n e u r a l   ne t w o r k  o ut pu t s   i n   s i m ul a t i o n  o f   t he   e v a po r a t i o n  pr o c e s s   a t   di f f e r e n t   c l i m a t o l o g i c   r e g i m e s , ”   A dv a nc e s   i n  E ngi ne e r i ng  So f t w ar e ,   v o l .   47 ,   no .   1 ,     pp.   12 7 - 146,   2 012 .   [ 23]   A l i r e z a   Kh o s hr o o ,   e t   a l . ,   “ S e n s i t i v i t y   a na l y s i s   of   e ne r gy   i nput s   i n  c r o p  pr o duc t i o n  us i ng   a r t i f i c i a l   n e ur a l   n e t w o r k s ” ,   J our nal   o f   C l e ane r   P r od uc t i o n ,   v o l .   1 97 ,   no .   1 ,   pp .   9 92 - 998 ,   201 8.   [ 24]   C hi a - L i ng   C ha ng ,   a nd  C hung - S he ng   L i a o ,   “ P a r a m e t e r   S e n s i t i v i t y   A na l y s i s   o f   A r t i f i c i a l   N e ur a l   N e t w o r k   f o r   P r e d i c t i ng   W a t e r   T ur b i d i t y , ”   W or l d   A c a de m y   o f   S c i e nc e ,   E ng i ne e r i ng   an d  T e c hn ol ogy ,   I n t e r nat i o nal   J o ur n al   of   G e ol ogi c al   a nd  E nv i r o nm e nt a l   E ngi ne e r i ng ,   v o l .   6,   no .   10 ,   pp .   6 57 - 660,   2 012 .   [ 25]   M .   T .   F a t ha d di n ,   e t   a l . ,   “ S e n s i t i v i t y   a na l y s i s   i n  us i ng   of   a r t i f i c i a l   ne ur a l   n e t w o r k  m o de l s   t o   de t e r m i n e   i nf i l l   w e l l   l o c a t i o ns   i n   a   m a t ur e   o i l   f i e l d, ”   I O P   C onf e r e nc e   Se r i e s :   E ar t h   an d  E nv i r onm e nt al   Sc i e nc e ,  v o l .   21 2,   20 18 .   [ 26]   M o ha m m a d  H a s a n   S ho j a e e f a r d ,   e t   a l . ,   “ S e ns i t i v i t y   A na l y s i s   o f   t he   A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k  O ut p ut s   i n  F r i c t i o n  S t i r   L a p   J o i n i n g   o f   A l u m i n u m   t o   B r a s s , ”   A d v a n c e s   i n   M a t e r i a l s   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   2 0 1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 7 ,   2 0 1 3 .   [ 27]   M i l o s l a v   V i l i m e k ,   “ A n  a r t i f i c i a l   ne ur a l   ne t w o r k  a pp r o a c h  a nd   s e ns i t i v i t y   a na l y s i s   i n   pr e di c t i ng   s ke l e t a l   m us c l e   f o r c e s , ”   A c t a   o f   B i oe ng i ne e r i ng   an d  B i om e c ha ni c s ,   v o l .   16 ,   n o .   3 ,   p p.   119 - 12 7,   20 14.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.