1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
Site | mtc-m16.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Repositório | sid.inpe.br/marciana/2004/01.19.11.00.17 |
Última Atualização | 2004:04.01.03.00.00 (UTC) administrator |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/marciana/2004/01.19.11.00.19 |
Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.01.20.50 (UTC) administrator |
Chave Secundária | INPE-10494-PRE/5971 |
ISBN/ISSN | ISBN 85-288-0040-7 |
Chave de Citação | NowosadCamp:2003:NeLeSc |
Título | New learning scheme for multilayer perceptron neural network applied to meteorological data assimilation ![](http://mtc-m16.sid.inpe.br/col/dpi.inpe.br/banon/2000/01.23.20.24/doc/externalLink.gif) |
Ano | 2003 |
Data de Acesso | 30 jun. 2024 |
Tipo Secundário | PRE CI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 217 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Nowosad, Alexandre Guirland 2 Campos Velho, Haroldo Fraga de |
Identificador de Curriculo | 1 8JMKD3MGP5W/3C9JGGN 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3 |
Grupo | 1 LAC-INPE-MCT-BR |
Editor | Minas, Universidade Federal de Ouro Preto. Departamento de Engenharia Civil |
Nome do Evento | Iberian Latin-American Congress on Computational Methods in Engineering, 26 (CILAMCE). |
Localização do Evento | Ouro Preto, MG |
Data | 29 - 31 Oct. 2003 |
Editora (Publisher) | Universidade Federal de Ouro Preto |
Cidade da Editora | Ouro Preto |
Título do Livro | Proceedings |
Histórico (UTC) | 2018-06-05 01:20:50 :: administrator -> marciana :: 2003 |
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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 |
Palavras-Chave | data assimulation; artificial neural networks learning process; numerical weather pretiction |
Resumo | The meteorological data assimilation process can be described as a procedure that uses observational data to improve the weather forecast produced by means of a mathematical model. Traditional methods include the Kalman filter. However, this method demands a heavy computational power. Recently, neural networks have been proposed as a new method for meteorological data assimilation by employing a multilayer perceptron network to emulate Kalman filtering at a lower computational cost. This papper presents a new schme for learning process for the multilayer perceptron network, giving a more stable behavior for the assimilated data. Numerical results are shown for the one-dimensional shallow water meteorological model |
Área | COMP |
Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > New learning scheme... |
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 | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/sid.inpe.br/marciana/2004/01.19.11.00.17 |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/sid.inpe.br/marciana/2004/01.19.11.00.17 |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | cil262-28.pdf |
Grupo de Usuários | administrator |
Visibilidade | shown |
Detentor da Cópia | SID/SCD |
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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 5 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.39.38 1 sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 1 |
Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/banon/2003/08.15.17.40 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | affiliation archivingpolicy archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition electronicmailaddress format identifier isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | marciana |
atualizar | |
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