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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/37NR38N
Repositóriodpi.inpe.br/plutao@80/2010/06.25.16.17.44   (acesso restrito)
Última Atualização2013:04.05.15.59.19 (UTC) marciana
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao@80/2010/06.25.16.17.45
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.13.06 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN1676-2789
Rótulolattes: 8185155301349092 1 CintraCampTodl:2010:NOIMFI
Chave de CitaçãoCintraCampTodl:2009:NoImFi
TítuloNova implementação em filtro do kalman estendido para assimilação de dados com redes neurais
Ano2009
Data de Acesso31 out. 2024
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho418 KiB
2. Contextualização
Autor1 Cintra, Rosangela Saher Correa
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
3 Todling, Ricardo
Grupo1 LAC-CTE-INPE-MCT-BR
2 LAC-CTE-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Global Modelling and Data Assimilation Office, GMAO-NASA/Goddard Space Flight Center
Endereço de e-Mail do Autor1 rocintra@gmail.com
2 haroldo@lac.inpe.br
3 todling@gmao.gsfc.nasa.gov
Endereço de e-Mailrocintra@gmail.com
RevistaLearning and Nonlinear Models
Volume7
Número1
Páginas30-37
Nota SecundáriaB5_ENGENHARIAS_III B5_ENGENHARIAS_IV B3_LETRAS_/_LINGUÍSTICA
Histórico (UTC)2010-06-29 12:04:22 :: lattes -> administrator :: 2010
2010-12-08 15:23:20 :: administrator -> marciana :: 2010
2013-04-05 15:59:20 :: marciana :: 2010 -> 2009
2013-04-05 16:00:28 :: marciana -> administrator :: 2009
2018-06-05 00:13:06 :: administrator -> marciana :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveassimilação de dados
perceptron multicamadas
modelos dinâmicos não lineares
filtro de Kalman
ResumoAssimilação de Dados é uma metodologia que combina dados de um modelo matemático de evolução com observações para se obter a melhor condição inicial possível para modelos de previsão. Diversos métodos de assimilação de dados estão atualmente em uso nas ciências atmosféricas e oceânicas, onde procuram implantar um algoritmo que mais se aproxime do estado verdadeiro da dinâmica do processo. Métodos seqüenciais ótimos são baseados em teoria de estimativa formal que minimiza os erros dos dados de acordo com a dinâmica do modelo. Métodos de assimilação de dados utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA) vêm sendo propostos recentemente e têm apresentado resultados consistentes, eficientes computacionalmente e eficazes quanto à aplicação. Este trabalho apresenta uma nova abordagem na aplicação de Assimilação de Dados utilizando redes Perceptron de Múltiplas Camadas que propõe a redução da complexidade computacional do problema. Os estudos foram feito com o Filtro de Kalman Estendido em conjunto com o Sistema de Lorenz (1963) com sua dinâmica caótica não linear e iniciou experimento com o Modelo meteorológico Dynamo. A RNA apresentou resultados muito próximos às trajetórias das variáveis dos modelos dinâmicos comprovando a eficácia do método para o problema de assimilação de dados atmosféricos com algoritmo menos complexo.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Nova implementação em...
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Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomapt
Arquivo Alvovol7-no1-art4.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lattes
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
URL (dados não confiáveis)http://www.deti.ufc.br/~lnlm
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasSetores de Atividade: Administração pública, defesa e seguridade social.
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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