O objetivo deste trabalho foi desenvolver modelos de redes neuronais, do tipo retropropagação, para a estimação da irradiação solar, a partir de dados de irradiação solar extraterrestre, amplitude térmica, precipitação, nebulosidade e razão de insolação. O treinamento e a validação foram realizados com dados correspondentes a Córdoba, Argentina. O comportamento e ajuste entre os valores observados e os estimados pelas redes foram avaliados para diferentes combinações das variáveis de entrada, que apresentaram valores do erro quadrático médio entre 3,15 e 3,88 MJ m-2 d-1 . Este último valor corresponde ao modelo que calcula a irradiação somente utilizando precipitação e amplitude térmica diária. Os resultados exibem em todos os modelos um ajuste apropriado ao comportamento sazonal da irradiação solar e permitem concluir a pertinência e o adequado desempenho desse método para estimar fenômenos complexos como a irradiação solar.
modelagem; predição; redes neurais de retropropagação
