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Área de identificação
Tipo de ReferênciaThesis
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3HFJU3S
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2014/11.27.23.46
Última Atualização2015:04.06.13.11.03 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2014/11.27.23.46.58
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.04.39 administrator
Chave SecundáriaINPE-17474-TDI/2262
Chave de CitaçãoPessoa:2014:PrEvSe
TítuloPredição de eventos severos em saídas de modelos meteorológicos utilizando a teoria dos conjuntos aproximativos e metaheurísticas para redução de atributos
Título AlternativoPrediction of severe convective events from weather model output using the rough set theory and metaheuristics for attribute reduction.
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2014
Data2014-11-14
Data de Acesso22 jan. 2021
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Número de Páginas146
Número de Arquivos1
Tamanho4261 KiB
Área de contextualização
AutorPessoa, Alex Sandro Aguiar
BancaSandri, Sandra Aparecida (presidente)
Stephany, Stephan (orientador)
Dutra, Luciano Vieira
Ambrizzi, Tércio
Forster, Carlos Henrique Quartucci
Endereço de e-Mailasapessoa@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2014-11-27 23:48:17 :: asapessoa@gmail.com -> administrator ::
2014-11-28 05:37:28 :: administrator -> yolanda ::
2014-12-22 12:28:03 :: yolanda -> asapessoa@gmail.com ::
2015-01-15 19:30:31 :: asapessoa@gmail.com -> yolanda ::
2015-01-16 15:52:38 :: yolanda -> administrator ::
2015-01-21 18:16:52 :: administrator -> yolanda ::
2015-04-06 14:36:52 :: yolanda -> marcelo.pazos@sid.inpe.br ::
2015-04-06 15:00:19 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: -> 2014
2018-06-04 03:04:39 :: administrator -> :: 2014
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveteoria dos conjuntos aproximativos, metaheurísticas, eventos severos, rough set theory, metaheuristics, severe events.
ResumoA Teoria dos Conjuntos Aproximativos (TCA) é um paradigma para tratamento de informações incertas e imprecisas proposta no início dos anos 80 e vem se difundindo nas últimas duas décadas graças ao aumento das capacidades de processamento e armazenamento de dados. Um ponto central na TCA é a obtenção de conjuntos reduzidos de atributos conhecidos como reduções, as quais reduzem a dimensionalidade da classificação. Entretanto, a obtenção de reduções a partir do conjunto completo de atributos possui alta complexidade computacional, recorrendo-se então ao uso de metaheurísticas. Nesta tese, objetiva-se identificar padrões associados à ocorrência de eventos convectivos severos em saídas de modelos numéricos de previsão de tempo utilizando-se TCA. Estes padrões são constituídos por um conjunto selecionado de variáveis meteorológicas e são encontrados a partir de um conjunto de eventos convectivos conhecidos, os quais foram identificados por meio da densidade de ocorrência de descargas elétricas nuvem-solo. A aplicação de metaheurísticas específicas otimiza a identificação desses padrões no escopo da TCA e permite gerar classificadores que possam detectar a possível ocorrência de eventos convectivos em previsões meteorológicas. Isso auxiliaria a previsão operacional de tempo, dada a deficiência que os modelos meteorológicos tem em simular a gênese e evolução de eventos convectivos devida a limitações de resolução espacial e à necessidade de se aprimorar a microfísica correspondente nesses modelos. ABSTRACT: The Rough Set Theory (RST) is a standard proposed to deal with uncertain, incomplete or vague information that was proposed in the early 80s. The use of RST has been spreading over the last two decades thanks to increase of data processing and storage capabilities. A fundamental point of RST is the calculation of reduced sets of attributes known as reducts, which allow to reduce the classification dimensionality. However, the calculation of reducts from the complete set of attributes presents high algorithmic complexity demanding the use of metaheuristics. The aim of this thesis is to identify patterns associated to the occurrence of severe convective events from the output of weather forecast numerical models using RST. These patterns are composed of a selected set of meteorological variables and are found using a set of known convective events, which were identified using the density of occurrence of cloud-to-ground electrical discharges. The application of specific metaheuristics optimizes the identification of such patterns in the scope of RST, and allows to derive classifiers able to detect the possible occurrence of convective events in weather forecasts. This approach would help the operational weather forecasting considering that meteorological models have poor performance to simulate the genesis and evolution of convective events due to spatial resolution limitations and to the need of improving the corresponding microphysics in such models.
AreaCOMP
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Área de notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype