Abstract: P. Martínez-Vázquez, N. Rodríguez-Cuevas (2007)

A procedure based on the use of artificial neural networks (ANNs) and conditional simulation (CS) is presented as a tool to simulate wind fields. The aim of this work is to show a complete methodology to reproduce partially correlated wind fields for a two-dimensional space, starting from the knowledge of the local mean velocity and the level of roughness on the soil. The use of a multilayer ANN to predict wind time series in four strategic points in the two-dimensional space, together with the implementation of image recognition techniques, are explained first; afterwards the CS algorithm is applied to obtain intermediate wind series in order to complete the simulation. The effectiveness of this procedure is evaluated by comparison of its results to those reported by theory, for a specific example.

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Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

Mehr Informationen unter www.politiker-stopp.de.

Wind field reproduction using neural networks and conditional simulation