1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
Site | plutao.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | J8LNKAN8RW/3C643RP |
Repositório | dpi.inpe.br/plutao/2012/06.21.20.41 (acesso restrito) |
Última Atualização | 2012:08.29.18.12.55 (UTC) administrator |
Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/plutao/2012/06.21.20.41.20 |
Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.01.49 (UTC) administrator |
ISSN | 1994-2060 1997-003X |
Rótulo | lattes: 5142426481528206 2 HärterCamp:2012:DaAsPr |
Chave de Citação | HärterCamp:2012:DaAsPr |
Título | Data assimiliation procedure by recurrent neural network |
Ano | 2012 |
Mês | June |
Data de Acesso | 15 jun. 2024 |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 221 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Härter, Fabrício Pereira 2 Campos Velho, Haroldo Fraga de |
Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3 |
Grupo | 1 2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 Univ Fed Pelotas, Fac Meteorol, Pelotas, RS, Brazil. 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 2 haroldo@lac.inpe.br |
Endereço de e-Mail | haroldo@lac.inpe.br |
Revista | Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics |
Volume | 6 |
Número | 2 |
Páginas | 224-233 |
Nota Secundária | B3_ENGENHARIAS_II B4_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA |
Histórico (UTC) | 2012-06-22 00:11:01 :: lattes -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2012 2012-08-29 18:12:55 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2012 2018-06-05 00:01:49 :: administrator -> marciana :: 2012 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo do Conteúdo | External Contribution |
Tipo de Versão | publisher |
Palavras-Chave | dynamo model data assimilation artificial recurrent neural network Elman neural network extended Kalman filter genetic algorithm initialization model prediction |
Resumo | Data assimilation is a process to combine a model prediction of a state variable at a given time with a set of measurements available at this particular time in order to obtain a suitable set of data for model initialization. The state of the art in data assimilation techniques are based on Extended Kalman Filter (EKF) and Four-Dimensional Variational Analysis (4D-Var), but this methodology has high computational complexity. In this paper, the authors propose emulating a Kalman filter using a neural network as a proposal to reduce the computational complexity of the problem. This work applies a recurrent neural network paradigm, named Elman Neural Network (E-NN), to the data assimilation problem of a non-linear shallow water model. The performance of E-NN on emulating the Kalman filter (KF) and the evaluation of application of the technique at high dimension problems of operational numerical weather forecasting are analyzed. The results with the shallow water ID dynamics show that E-NN converges faster than standard Multilayer Perceptron Neural Network (MLP-NN) in the training phase, and its computational complexity is less than that of extended Kalman filter. However, there is a loss of accuracy in the results when comparing E-NN to MLP-NN and KF. |
Área | COMP |
Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Data assimiliation procedure... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
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4. Condições de acesso e uso | |
Idioma | en |
Grupo de Usuários | administrator lattes secretaria.cpa@dir.inpe.br |
Grupo de Leitores | administrator secretaria.cpa@dir.inpe.br |
Visibilidade | shown |
Política de Arquivamento | denypublisher denyfinaldraft |
Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ESGTTP |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 4 sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 1 |
URL (dados não confiáveis) | http://jeacfm.cse.polyu.edu.hk/ |
Divulgação | PORTALCAPES |
Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype typeofwork |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | marciana |
atualizar | |
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